神经网络去噪matlab代码

当涉及到神经网络去噪的Matlab代码时，一种常用的方法是使用自编码器（autoencoder）。自编码器是一种无监督学习算法，可以用于数据的降维和去噪。

以下是一个简单的神经网络去噪的Matlab代码示例：

% 加载数据
load('data.mat'); % 假设数据保存在data.mat文件中

% 添加噪声
noisy_data = data + 0.1 * randn(size(data)); % 假设添加高斯噪声

% 创建自编码器模型
hidden_size = 100; % 隐藏层大小
autoencoder = trainAutoencoder(data, hidden_size);

% 去噪
denoised_data = predict(autoencoder, noisy_data);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(data);
title('原始数据');
subplot(1,2,2);
imshow(denoised_data);
title('去噪后的数据');

% 保存结果
save('denoised_data.mat', 'denoised_data');

这段代码假设你的原始数据保存在名为"data.mat"的文件中。首先，它加载数据并添加高斯噪声。然后，它使用`trainAutoencoder`函数创建一个自编码器模型，并指定隐藏层的大小。接下来，使用`predict`函数对添加了噪声的数据进行去噪处理。最后，它显示原始数据和去噪后的数据，并将去噪后的数据保存在名为"denoised_data.mat"的文件中。