%% Load noisy speech signal [x, fs] = audioread('noisy_speech.wav'); %% Define Kalman filter parameters A = 1; % State transition matrix H = 1; % Observation matrix Q = 0.01; % Process noise covariance R = 0.1; % Measurement noise covariance P = 1; % Estimate error covariance xhat = 0; % Initial state estimate K = P*H'/(H*P*H' + R); % Kalman gain %% Apply Kalman filter to noisy speech signal y = zeros(length(x), 1); for n = 1:length(x) xhat = A*xhat; P = A*P*A' + Q; K = P*H'/(H*P*H' + R); xhat = xhat + K*(x(n) - H*xhat); P = (eye(1) - K*H)*P; y(n) = xhat; end %% Plot time domain and frequency domain of original and filtered signal t = 0:1/fs:length(x)/fs-1/fs; subplot(2,1,1); plot(t, x, 'b', t, y, 'r'); ylim([-1 1]); legend('Noisy signal', 'Filtered signal'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Time domain plot'); subplot(2,1,2); NFFT = 2^nextpow2(length(x)); f = fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); X = fft(x, NFFT)/length(x); Y = fft(y, NFFT)/length(y); plot(f, 2*abs(X(1:NFFT/2+1)), 'b', f, 2*abs(Y(1:NFFT/2+1)), 'r'); xlim([0 4000]); legend('Noisy signal', 'Filtered signal'); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); title('Frequency domain plot');详细解释其中代码含义

时间: 2024-04-02 07:37:23 浏览: 19
好的，以下是代码的详细解释： 1. `%% Load noisy speech signal [x, fs] = audioread('noisy_speech.wav');` 这一行代码的作用是从名为“noisy_speech.wav”的音频文件中读取无噪声的语音信号，存储在变量x中，并获取采样率，存储在变量fs中。 2. `%% Define Kalman filter parameters A = 1; % State transition matrix H = 1; % Observation matrix Q = 0.01; % Process noise covariance R = 0.1; % Measurement noise covariance P = 1; % Estimate error covariance xhat = 0; % Initial state estimate K = P*H'/(H*P*H' + R); % Kalman gain` 这一部分代码的作用是定义卡尔曼滤波器的参数。A是状态转移矩阵，H是观测矩阵，Q是过程噪声协方差，R是测量噪声协方差，P是估计误差协方差，xhat是初始状态估计量，K是卡尔曼增益。 3. `%% Apply Kalman filter to noisy speech signal y = zeros(length(x), 1); for n = 1:length(x) xhat = A*xhat; P = A*P*A' + Q; K = P*H'/(H*P*H' + R); xhat = xhat + K*(x(n) - H*xhat); P = (eye(1) - K*H)*P; y(n) = xhat; end` 这段代码部分是应用卡尔曼滤波器对有噪声的语音信号进行降噪。y是降噪后的信号，初始化为零向量。在循环中，先根据状态转移矩阵更新状态估计量xhat和估计误差协方差P，然后计算卡尔曼增益K，用于根据当前观测值进行状态更新。最后更新估计误差协方差P，同时将降噪后的信号y(n)存储在y向量中。 4. `%% Plot time domain and frequency domain of original and filtered signal t = 0:1/fs:length(x)/fs-1/fs; subplot(2,1,1); plot(t, x, 'b', t, y, 'r'); ylim([-1 1]); legend('Noisy signal', 'Filtered signal'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Time domain plot'); subplot(2,1,2); NFFT = 2^nextpow2(length(x)); f = fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); X = fft(x, NFFT)/length(x); Y = fft(y, NFFT)/length(y); plot(f, 2*abs(X(1:NFFT/2+1)), 'b', f, 2*abs(Y(1:NFFT/2+1)), 'r'); xlim([0 4000]); legend('Noisy signal', 'Filtered signal'); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); title('Frequency domain plot');` 这段代码部分是绘制原始信号和降噪后的信号的时域图和频域图。首先，根据采样率和信号长度生成时间向量t。在subplot(2,1,1)中，用蓝色和红色的线分别绘制原始信号和降噪后的信号。ylim([-1 1])用于设置y轴的范围。legend('Noisy signal', 'Filtered signal')设置图例。xlabel('Time (s)')和ylabel('Amplitude')分别设置x轴和y轴的标签。title('Time domain plot')设置图表的标题。 在subplot(2,1,2)中，首先计算FFT的长度NFFT，然后计算频率向量f。用fft函数计算原始信号和降噪后的信号的FFT，除以信号长度得到归一化的幅度谱。用蓝色和红色的线分别绘制原始信号和降噪后的信号的幅度谱。xlim([0 4000])用于设置x轴的范围。xlabel('Frequency (Hz)')和ylabel('Magnitude')分别设置x轴和y轴的标签。title('Frequency domain plot')设置图表的标题。 以上就是代码的详细解释。

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this is program for image enhancement using median filter, i use lena noisy image in format .png
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Duffing-noisy-signal.zip_DUFFING_duffing 频率_duffing噪声_信号搜索_频率搜索

Duffing带噪信号频率搜索，包括所有的噪声信号，MATLAB源文件，可以运行，能够进行画图。

% 读取含噪声语音信号[x,fs] = audioread('noisy_signal.wav');% 调整采样率x = resample(x,16000,fs);% 初始化卡尔曼滤波器dt = 1/16000;F = [1 dt;0 1];Q = eye(2)*0.001;H = [1 0];R = 0.1;x0 = [0;0];P0 = eye(2);kalmanFilter = trackingKF(F,H,x0,P0);kalmanFilter.ProcessNoise = Q;kalmanFilter.MeasurementNoise = R;% 使用卡尔曼滤波器滤波y = zeros(size(x));for k = 1:length(x) [xpred,Ppred] = predict(kalmanFilter); [xcorr,Pcorr] = correct(kalmanFilter,x(k)); y(k) = xcorr(1);end% 保存滤波后的语音信号audiowrite('filtered_signal.wav',y,16000);

kalmanFilter = trackingKF(F,H,x0,P0); 修改为: kalmanFilter = trackingKF('MotionModel','2D Constant Velocity','State',x0,'StateCovariance',P0,'MeasurementNoise',R,'ProcessNoise',Q); 这样...

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这段代码的作用是创建一个与fim数组大小相同的全零数组fim_noisy，用于保存添加噪声后的频繁项集。 具体来说，前面的代码通过向fim_k添加一定的噪声得到了添加噪声后的频繁项集fim_k_noisy。而这段代码则是在创建一...

clean = load_img(self.clean_filenames[tar_index]) noisy = load_img(self.noisy_filenames[tar_index]) clean_filename = os.path.split(self.clean_filenames[tar_index])[-1] noisy_filename = os.path.split(self.noisy_filenames[tar_index])[-1]

我已成功加载clean_filename和noisy_filename，分别为：clean_filename：'{clean_filename}'，noisy_filename：'{noisy_filename}'。

转matlab： n_points_total = numpy.int(noisy_sensor_measured_total.shape[1]/(n_obs_in_sensor_array + 1)) intrinsic_process_total_reshaped = numpy.reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') noisy_sensor_measured_total_reshaped = numpy.reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 0] intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 1:] noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 0] n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array) obs_used_in_each_cluster_indexes = numpy.random.choice(n_obs_in_sensor_array, size=n_obs_used_in_each_cluster, replace=False) sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense[:, obs_used_in_each_cluster_indexes] noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 1:]

n_points_total = int(size(noisy_sensor_measured_total, 2) / (n_obs_in_sensor_array + 1)); intrinsic_process_total_reshaped = reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_...

出错 t6 (第 20 行) F_hat_inv = fft2(g_noisy) ./ fft2(h);

F_hat_inv = fft2(g_noisy) ./ fft2(h + eps); 在这里，我添加了一个很小的正数eps来避免除以零错误。 请尝试使用修改后的代码，并让我知道是否还有其他问题。对于其他三种去噪方法，请按照相同的原理进行...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # 生成一个网格，网格中点的距离为h xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h)...

img_noisy_torch = torch.from_numpy(img_resh_DN).view(1,p1,nr1,nc1).type(dtype)

这行代码是将一个经过降噪处理后的图像数据...具体来说，它将一个形状为 (p1, nr1, nc1) 的 NumPy 数组 img_resh_DN 转换为一个形状为 (1, p1, nr1, nc1) 的 torch 张量 img_noisy_torch，并将数据类型转换为 dtype。

[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure'); % 计算阈值 报错输出参数过多

[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure'); 如果你只需要使用其中的一个参数，那么可以使用以下语句： thr = thselect(noisy_img, 'rigrsure'); 或者： [~, sorh] = thselect(noisy_img, ...

[thr, sorh] = thselect(noisy_img, 'rigrsure'); % 计算阈值 报错怎么处理

如果你在使用thselect函数时出现报错，可以首先检查报错信息，确定具体的错误原因。常见的错误原因包括： - 输入参数类型不正确； - 输入参数维度不正确； - 阈值选择方法名称不正确。 针对不同的错误原因，可以...

Rxx = s_re_noisy*s_re_noisy'/L; % 输入自相关矩阵 inv_Rxx = inv(Rxx);

这段代码是用于计算输入信号的自...s_re_noisy*s_re_noisy'表示对输入信号的实部进行转置后再与其相乘，得到的是一个LxL的矩阵，即输入信号的自相关矩阵Rxx。inv函数用于求矩阵的逆矩阵，因此inv_Rxx即为Rxx的逆矩阵。

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

optimizer = optim.Adam(learning_rate=1e-4, parameters=model.parameters()) writer = SummaryWriter() for epoch in range(num_epochs): epoch_start_time = time.time() epoch_loss = 0 for i, (noisy_...

def add_noise(image, epsilon, k): f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon return d def add_noisy_image(): image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2....

对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 t6 (第 20 行) F_hat_inv = fft2(g_noisy) ./ fft2(h + eps);

由于模糊核h的大小为19x19，而图像g_noisy的大小为512x512，它们的大小是不兼容的。 为了解决这个问题，我们可以将模糊核h的大小调整为与图像g_noisy相同的大小。您可以使用imresize函数将模糊核h调整为与图像g_...

import torch class Network(torch.nn.Module):     def __init__(self, n_fft=1024, n_hop=160, n_hidden=1024):         super().__init__()         self.linear1 = torch.nn.LSTM(n_fft//2+1, n_hidden//2, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True)         self.linear2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_fft//2+1)         self.n_fft = n_fft         self.n_hop = n_hop         # self.window =         self.register_buffer('window', torch.hann_window(n_fft))     def forward(self, noisy):         # 傅里叶变换         noisy_spec = torch.stft(noisy, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window, return_complex=True) # [B,C,T]         noisy_amplitude = torch.abs(noisy_spec).transpose(2,1) # [B,T,C=513]         # 神经网络计算         hidden = self.linear1(noisy_amplitude)[0] # [B,T,n_hidden=1024]         mask = self.linear2(hidden).sigmoid() # [B,T,C=513] (0,1)         # 降噪结果         denoise_spec = noisy_spec * mask.transpose(2,1)         denoise_wav = torch.istft(denoise_spec, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window)         # 返回降噪后波形和降噪后谱图         return  denoise_wav, denoise_spec if __name__ == "__main__":     net = Network()     clean = torch.randn(4, 16000)     noise = torch.randn(4, 16000)     denoise_wav, denoise_spec = net(clean + noise)     print(denoise_spec.shape, denoise_wav.shape)

这段代码实现了一个基于LSTM的音频降噪网络，其核心思路是使用LSTM对音频信号的幅度谱进行处理，从而得到一个掩膜（mask），该掩膜可以在频域上降噪信号。具体来说，该网络的输入是含有噪声的干净音频信号，经过...

noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加高斯噪声怎么使用？

这段代码的意思是，将名为img的图像添加高斯噪声，并将添加了噪声的图像存储在变量noisy_img中。具体来说，'gaussian'表示添加高斯噪声，0表示噪声均值，0.01表示噪声标准差。您可以根据需要调整这些参数...

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