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imageimpose
- 数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 二维离散余弦变换的图像压缩 采用灰度变换的方法增强图像的对比度 直方图均匀化 模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 图像的自适应魏纳滤波 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 图像的高通滤波和掩模处理 用巴特沃斯（Butterwo
winenvar0805
- 语音信号处理，matlab文件，维纳滤波程序。08年05月
维纳滤波器
- 用于图像处理的维纳滤波器MATLAB源程序，附有待处理的图像，效果很好
speech-enhancement
- 本资料涵盖了几乎所有的语音增强方面的方法，主要有谱减法，听觉掩蔽，最小均方误差，维纳滤波以及一些非主流的方法，这些对于研究语音增强的人来说是很有帮助的-The data cover almost all aspects of speech enhancement methods, the main spectral subtraction, auditory masking, minimum mean square error, Wiener filtering as well as some
wvfilter
- 维纳滤波matlab源程序，完全由自己编写的代码实现，没有涉及到内部函数，很容易理解-Wiener filtering matlab source code, written entirely by its own code to achieve, does not involve the internal functions, it is easy to understand
LMS
- LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)
WienerScalar
- 来自matlab 官方网站 维纳滤波器 语音放大-From the official website of Wiener filter matlab voice to enlarge
WienerFilter_matlab
- 基于维纳滤波的语音增强matlab程序，内含VAD，滤波效果良好，推荐！-weiner filter including vad,based on matlab
VariableNoisySpeechEnhancementAlgorithmPerformance
- 语音增强是影响语音识别系统性能的重要成分。为了比较语音增强算法的性能，采用Matlab软件进行了数值仿真，对不同噪声环境下的语音用3种不同的方法进行降噪，采用信噪比、端点检测等方法来降噪效果，并对几种增强算法的性能进行了比较分析。结果表明，在变噪声环境下短时谱MMSE法最佳，谱减法和维纳滤波法各有优点。-Speech enhancement of voice recognition is an important component of system performance. In order
Wiener-filter-in-speech-enhance
- 这是我的adsp的project 维纳滤波在语音增强上的应用，是基于维纳滤波的语音增强的matlab实现，其中包括matlab源码，word文档，以及PPT。并设计了简单的 GUI 对语音信号进行加噪处理，然后再其进行维纳滤波。通过gui可以实时改变加入噪声的参数和维纳滤波器的参数，进行分析。并 有频谱显示和语谱对比显示。-This is my project adsp the Wiener filter applied on speech enhancement is ba
speech--enhancment-code
- 基于人耳听觉掩蔽维纳滤波的matlab代码-Based on the human auditory masking Wiener filter matlab code
pujian
- matlab实现的传统语音降噪声使用的谱减增强算法，含有维纳滤波算法，请大家参考学习。(Matlab implementation of the traditional voice reduced noise spectrum enhancement algorithm, contains Wiener filtering algorithm, please refer to the study.)