matlab卷积神经网络去躁代码

当涉及到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）去噪的问题时，MATLAB提供了一些功能强大的工具和函数来实现。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现CNN去噪：

% 导入数据
load('noisy_data.mat'); % 加载包含噪声图像的数据集

% 构建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 1]) % 输入层，图像大小为32x32，通道数为1
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层，使用3x3的卷积核，输出通道数为16
    reluLayer() % ReLU激活函数层
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') % 卷积层，使用3x3的卷积核，输出通道数为32
    reluLayer() % ReLU激活函数层
    transposedConv2dLayer(3, 16, 'Stride', 2, 'Cropping', 'same') % 转置卷积层，使用3x3的转置卷积核，步长为2
    reluLayer() % ReLU激活函数层
    convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same') % 卷积层，使用3x3的卷积核，输出通道数为1
    regressionLayer() % 回归层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 1e-3);

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(noisy_data, noisy_data, layers, options);

% 使用训练好的模型去噪
denoised_data = predict(net, noisy_data);

这段代码首先导入包含噪声图像的数据集，然后构建了一个简单的CNN模型。接下来，使用`trainingOptions`函数设置了训练选项，包括优化算法和训练参数。最后，使用`trainNetwork`函数训练CNN模型，并使用训练好的模型对噪声图像进行去噪操作。