雜訊估計演算法

❶ EM演算法怎樣估計高斯分布雜訊的方差

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❷ 圖像降噪KONoise 2.5怎麼用

軟體特性 KONoise 是一款專業的圖像降噪軟體，可以在最大程度保留細節下快速有效消除圖像雜訊。擁有強大的去噪能力的KONoise可以大幅提高數碼拍照產品的成像質量，使得您的數碼相片更加完美。 本軟體很好的消除了不規則的雜訊，因此，處理後圖像的壓縮效率大幅提高，體積大小相同的圖像可以保留更豐富的細節。在圖像上傳、博客瀏覽等應用中，能有效改善用戶體驗。 a. 開放更多的高級功能的調整參數，包含對不同的亮度范圍的場景以及不同頻段（針對不同尺寸的雜訊）調整降噪強度。 b. 優化降噪效果預覽速度，實時預覽。 c. 在預覽面板加入進度條及提示。 d. 專業版中的ps插件也同步改進上述更新。 圖像降噪KONoise具有以下諸多特色： a. 操作簡便直觀，支持一鍵降噪、拖放圖像。各種常用操作都有對應的快捷鍵。 b. 大窗口實時預覽，提供良好的參數調節功能，降噪效果所見即所得。 c. 採用精確的雜訊模型估計演算法，無需手動參與，智能適應同一圖片雜訊級別不同的情況。 d. 保留細節的非局部去噪演算法，快捷有效的去除大多數的雜訊，實驗所得的PSNR及實拍圖像的降噪效果都屬於商業軟體中領先地位。 e. 基於小波域的多層圖像加速處理，對於常用的家庭電腦，高達每秒三百萬像素的處理速度。 f. 智能多核加速支持，自動識別電腦配置，充分利用多核CPU的優勢。 g. 帶有便捷的圖像旋轉、翻轉、圖像細節增強等功能。 h. 圖像亮色通道調整模塊。亮度調整、對比度調整、伽馬調整，以及RGB通道的色彩平衡。 i. 支持目前大部分圖像格式，包括常用的BMP、JPG、PNG、GIF、TIF等等；對於常見的JPEG格式，支持保留EXIF信息、壓縮質量設置等。 j. 專業版的插件形式可以讓您在統一的用戶界面下，連貫處理作品，無需切換環境。 KONoise適用場合： a. 單反相機、數碼相機、手機：可降低或消除夜景低照度下成像中的高ISO雜訊、紅綠色斑等。 b. 掃描儀、傳真機：可消除熱雜訊、高ISO雜訊等。 試用版注冊信息： 本軟體提供30天免費試用。

❸ 當滿足什麼條件時，MMSE估計即為LMS演算法

MMSE估計就是最小均方誤差估計，通過求得一個合適的信道沖擊響應（CIR），使得通過CIR計算出的接收數據與實際數據的誤差的均方和最小。

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我上個月剛做過基於塊狀導頻信息的LTE物理層上行信道的頻域信道估計以及信道均衡。

部分演算法如下（以下是基於單載波的）

假設循環前綴已經消除了實踐彌散信道帶來的符號間干擾，保證了子載波之間的正交性。並且信道為慢衰落信道，在一個OFDM符號內，可以認為保持不變。

均衡器接收到的信號可以表示為
y(t)=x(t)*h(t)+n(t)

y(t)為均衡器接收到的信號，h(t)為系統等效的沖擊響應，x(t)為原始的輸入信號，n(t)為系統中的雜訊。

信道估計的任務就是在已知發送參考信息的情況下，對接受到的參考信息進行分析，選擇合適的演算法得到參考信息的信道沖擊響應，即h(t),而數據信息的信道沖擊響應則可以通過插值得到。

1) 最小二乘估計（LS）
該演算法的目的是

有正交性原理，則可得LS估計

該估計為無偏估計，每估計一個新到衰落系數只需一次乘法，缺點是受雜訊影響較大。

2) 線性最小均方誤差估計（MMSE）
LMMSE估計屬於統計估計，需要對信道的二階統計量進行估計，利用信道相關性可以置信道雜訊提高估計性能。以最小均方誤差（MMSE）為准則，如下式：

為了降低計算的復雜度，一般將 用它的期望值 代替，信道性能不會產生明顯惡化，則上式可變為

其中 為一個僅與調試的星座的大小有關的值， 為平均信噪比。
該演算法的復雜度較高，隨著X的改變， 須不斷更新。

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不知道你的是物理模型和數據結構是什麼樣的，頻域估計還是時域估計，基於導頻信息還是盲信道估計？

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有點悲劇，Word裡面的公式我不知道怎麼插進來

❹ 如何用matlab產生標准高斯雜訊

可以使用AWGN和WGN產生高斯白雜訊。WGN用於產生高斯白雜訊，AWGN則用於在某一信號中加入高斯白雜訊。

加性高斯白雜訊 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 是最基本的雜訊與干擾模型。加性雜訊：疊加在信號上的一種雜訊，通常記為n(t)，而且無論有無信號，雜訊n(t)都是始終存在的。因此通常稱它為加性雜訊或者加性干擾。白雜訊：雜訊的功率譜密度在所有的頻率上均為一常數，則稱這樣的雜訊為白雜訊。如果白雜訊取值的概率分布服從高斯分布，則稱這樣的雜訊為高斯白雜訊。
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。
所謂高斯白雜訊(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正態函數，而白雜訊是指它的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後信號在時間上的相關性。這是考查一個信號的兩個不同方面的問題。高斯白雜訊：如果一個雜訊，它的瞬時值服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白雜訊。

❺ 怎麼利用FFT演算法對音頻雜訊進行處理

fft是快速傅里葉變換，它是頻譜分析的一種重要工具，例如，在處理過程中使用了快速傅立葉
變換fft，因此用平均周期圖法計算功率譜密度函數估計是非常迅速的

❻ 用C語言描述產生泊松雜訊，N（numda）

泊松雜訊既不是加性雜訊，也不是乘性雜訊，而是一種信號依賴雜訊。對於一張圖像而言，每個像素點的值都滿足泊松分布，且每個像素點的泊松分布的均值是無噪圖像在該像素點對應的值。所以一個完美的泊松雜訊去除演算法應該是對泊松雜訊圖像每個像素點的值的一個估計，且該估計應該盡可能的接近無噪圖像。
https://blog.csdn.net/qq_27273607/article/details/80728888

❼ 雜訊估計的方法

介紹幾種常見的單通道雜訊估計演算法。雜訊估計主要基於以下三個現象。
(1)在音頻信號中，閉塞因閉合段頻譜能量趨於0或者接近雜訊水平。雜訊在頻譜上分布不均勻，不同的頻帶具有不同的SNR.對於任意類型雜訊，只要該頻帶無語音的概率很高或者SNR很低，則可以估計/更新該頻帶的雜訊譜，這類思想是遞歸平均雜訊估計演算法(the recursive-averaging type of noise-estimation algorithms)的支撐點。

(2)即使在語音活動的區域，帶噪語音信號在單個頻帶的功率通常會衰減到雜訊的功率水平，我們因此可以追蹤在短時窗內（0.4~1s）帶噪語音譜每個頻帶的最小值，實現各個頻帶雜訊的估計。該現象是最小值跟蹤演算法（the minima-tracking algorithms）的支撐點。

(3)每個頻帶能量的直方圖揭示了一個理論：出現頻次最高的值對應頻帶的雜訊水平。有時譜能量直方圖有兩種模式：1）低能量對應無聲段、語音的低能量段;2）高能量模式對應（noisy）語音的濁音段。低能量成分大於高能量成分。

因而總結出三類雜訊估計演算法

1、遞歸平均雜訊演算法

2、最小值跟蹤演算法
3、直方圖雜訊估計演算法

❽ 普通樓房多大噪音會擾民

居民區的噪音標准在45分貝-55分貝之間。

根據我國《社會生活環境雜訊排放標准》的規定，居民區的噪音標准在45分貝-55分貝之間，這個標准相當於兩個人在房間里說話，互相能夠聽清楚的一個音量，而超過這個音量，就可以算作噪音擾民了。

雜訊級為30～40分貝是比較安靜的正常環境；

超過50分貝就會影響睡眠和休息。由於休息不足，疲勞不能消除，正常生理功能會受到一定的影響；

70分貝以上干擾談話，造成心煩意亂，精神不集中，影響工作效率，甚至發生事故；

長期工作或生活在90分貝以上的雜訊環境，會嚴重影響聽力和導致其他疾病的發生。

(8)雜訊估計演算法擴展閱讀

世界通用雜訊標准演算法原理

雜訊標準是建立在奈奎斯特（Nyquist）定理基礎上的，即處於溫度為T的熱平衡狀態下的電阻，由於電子不規則的熱運動而產生的熱雜訊，其雜訊功率為

P=kTB

式中k為波爾茲曼常數，1．38×10J/k；T為電阻所處的物理溫度為測試系統的頻帶寬度，Hz；P為電阻輸出的雜訊功率，W。

當B一定時，溫度T與雜訊功率P有確定的關系，從而可取T為雜訊量值的計量單位稱為雜訊溫度。當負載體滿足絕對黑體條件時，則根據普朗克黑體輻射定律，沿傳輸線輻射出單一模式的電磁波，其單位頻帶輻射的功率為；

N=kT

負載溫度T不同，可分為標准高溫、標准低溫和標准室溫三種雜訊源。高於室溫的雜訊標准稱為標准高溫雜訊源；T低於室溫的雜訊標准稱為標准低溫雜訊源；T等於或接近於室溫的雜訊標准稱為標准室溫雜訊源。標准高溫雜訊源由於操作和維護都較麻煩，只宜作為國家計量標准。

❾ Heursure閾值演算法是什麼

rigrsure閾值，是一種基於Stein的無偏似然估計原理的自適應閾值選擇；
sqtwolog閾值，採用的是一種固定的閾值形式，它所產生的閾值為2log(length(x))
heursure閾值，是前兩種閾值法的綜合，所選擇的是最優預測變數閾值，當信噪比很小，閾值估計有很大雜訊時就需要採用這種固定的閾值形式

剛在寫論文，隨手粘貼過來。