说明:假定确定性函数 Y 具有加性高斯噪声,EVAR(Y) 返回这种噪声估计的方的差。 薄板样条平滑模型用来平滑 Y。它假设其广义的交叉验证分数是最小的模型可以提供的加性噪声方差。几个测试表明 EVAR 工作得很好"不太不规则"功能。
说明:应用程序测试有源噪声控制一个32抽头自适应FIR滤波器是用来产生一个抗噪声抵消主噪声。这里使用的自适应算法是滤波x-LMS(FXLMS)和归一化FXLMS算法
说明:使用维纳滤波器进行语音增强,在该语音中添加高斯噪声,然后在添加噪声之后使用维纳滤波器进行滤波的噪声语音,同时在时域和频域中均显示输出图。
说明:hdbf-是高密度双边滤波,去除密度高盐 & 椒盐噪声。 im = 输入的图像 sigr = 强度内核的范围参数 K = 长度来计算窗口赢 =(2*l) + 1 n = 噪声密度的椒盐噪声 = 输出图像