Wiener Filtering】的更多相关文章

目录 基本 滤波的推导 特别的情况 特别的例子 Signals, Systems and Inference, Chapter 11: Wiener Filtering (mit.edu) 基本 在图像处理的时候, 遇到了这个维纳滤波, 其推导的公式不是很理解, 于是上网查了查, 并做个简单的总结. 符号 说明 \(x[k]]\) 观测信号\(x\)的第k个元素 \(\hat{y}\) 为\(y\)的一个估计 \(v\) 噪声信号 \(e[k]\) 误差, 为\(e[k]=\hat{y}[k]…
假设分别有两个WSS process:$x[n]$,$y[n]$,这两个process之间存在某种关系,并且我们也了解这种关系.现在我们手头上有process $x[n]$,目的是要设计一个LTI系统,使得系统输出$y[n]$,不过$y[n]$是一个WSS process,我们不可能准确得到随机过程上的值,因此实际输出并不是$y[n]$,而是$\hat{y}[n]$,此时我们就能通过引入MSE来判断实际输出$\hat{y}[n]$与$y[n]$之间的差距.当我们所设计的系统使得$\hat{y}[…
这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有…
Chapter 5 Image Restoration and Reconstruction 图像复原与重建 5.1 A Model of the Image Defradation/Restoration Process 图像退化/复原过程的模型 As Fig.5.1 shows,the degradation process is modeled as a degradation function (退化函数) with an additive noise term (加性噪声) ,oper…
Consider a real LTI system with a WSS process $x(t)$ as input and WSS process $y(t)$ as output. Base on the WSS correlation properties,we get these equations $\begin{align*}&Time-Domain  &:&R_{yy}(\tau) &= h(\tau)*h(-\tau)*R_{xx}(\tau)\\&a…
Awesome Courses  Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…
图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像…
这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…
作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检…
论文地址:基于通用传递函数GSC和后置滤波的语音增强 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在语音增强应用中,麦克风阵列后置滤波可进一步减少波束形成器输出处的噪声成分.在麦克风阵列结构中,最近提出的通用传递函数广义旁瓣消除器(TF-GSC)在定向噪声场中显示出令人印象深刻的降噪能力,同时仍保持低语音失真.但是,在扩散噪声场中,可获得的降噪效果不明显.当噪声信号不稳定时,性能甚至会进一步下降. 在本文中…
上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二))讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换.本篇开始讲语音降噪的核心部分,首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比. 1,初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法(QBNE,Quantile Based Noise Estimation),对应的论文为<Quantile Based Noise Estimation For Spectral Subtraction And Wien…
论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…
论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…
个人收藏了很多香港大学.香港科技大学以及香港中文大学里专门搞图像研究一些博士的个人网站,一般会不定期的浏览他们的作品,最近在看杨庆雄的网点时,发现他又写了一篇双边滤波的文章,并且配有源代码,于是下载下来研读了一番,这里仅仅对一些过程做简单的记录,以防时间久了忘记. 关于杨庆雄的相关文章可见:Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching以及一篇  Recursive Bilateral Filtering,都配有相关的源代码.…
一.引言 本人初次接触HDR方面的知识,有描述不正确的地方烦请见谅. 为方便文章描述,引用部分百度中的文章对HDR图像进行简单的描述. 高动态范围图像(High-Dynamic Range,简称HDR),相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,能够更好的反映人真实环境中的视觉效果. 现实真正存在的亮度差,即最亮的物体亮度,和最小的物体亮度之比为108,…
研究双边滤波有很长一段时间了,最近看了一篇Real-Time O(1) Bilateral Filtering的论文,标题很吸引人,就研读了一番,经过几天的攻读,基本已理解其思想,现将这一过程做一简单的小结. 论文大于10MB,无法上传至博客园,可以在这个链接下载:http://www.cs.cityu.edu.hk/~qiyang/publications/cvpr-09-qingxiong-yang.pdf. 首先,先给出一个我自己的结论:这篇文章无啥新意,主要的算法思想都来自于另外一篇论文…
1. 为什么在纹理采样时需要texture filter(纹理过滤)?我们的纹理是要贴到三维图形表面的,而三维图形上的pixel中心和纹理上的texel中心并不一至(pixel不一定对应texture上的采样中心texel),大小也不一定一至.当纹理大于三维图形表面时,导至一个像素被映射到许多纹理像素上;当维理小于三维图形表面时,许多个象素都映射到同一纹理.当这些情况发生时,贴图就会变得模糊或发生错位,马赛克.要解决此类问题,必须通过技术平滑texel和pixel之间的对应.这种技术就是纹理滤波…
maven项目在problem中报: An error occurred while filtering resources   解决方法: 右键项目-maven-update project.. …
  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…
  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…
  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…
catalog . 引言 . Windows 2000网络结构和OSI模型 . NDIS驱动 . NDIS微端口驱动编程实例 . NDIS中间层驱动编程实例 . NDIS协议层驱动编程实例 . TDI驱动 . TDI的过滤框架 . WFP(Windows Filtering Platform windows过滤平台) 0. 引言 最早出现的网络驱动应该是网卡驱动,这是Windows的下进行网络安全攻防常见的需求,为了进一步分割应用程序的网络数据传输与下层协议直到下层硬件的关系,又出现了协议驱动,…
WebGrid with filtering, paging and sorting by Jose M. Aguilar on April 24, 2012 in Web Development A few days ago I received some questions on the use of the Webgrid helper in the comments section of my personal blog, specifically on how to implement…
原文http://www.peterviola.com/solving-sql-server-high-cpu-with-iis-request-filtering/ Top Queries by Total CPU Time 当CPU非常高的时候有可能你的条件反射就是重启服务或者回收App Pools.SQL Server 2008 内置了非常棒的报表帮助我们追踪CPU的使用情况. 我使用Top Queries by Total CPU Time 报表. 如下图一项 右键服务名选择相应的报表.…
这几天被maven的单元测试折腾死了,以为是自己的eclipse有问题呢,今天早上来了又发现eclipse报了一个很奇怪的错误:An error occurred while filtering resources 后来搞了好久,才得到了解决办法: 在出错的项目上右键-->选择Maven-->选择Update Project...,等待build完毕就可以完美解决问题.…
http://www.cnblogs.com/QLeelulu/archive/2008/03/21/1117092.html ASP.NET MVC : Action过滤器(Filtering) 相关文章: ASP.NET MVC URL Routing 学习 AP.NET MVC : 控制器 和 控制器Actions ASP.NET MVC 学习: 视图 有时候你想在调用action方法之前或者action方法之后处理一些逻辑,为了支持这个,ASP.NET MVC允许你创建action过滤器…
原文链接:http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7170471 另外一篇相似的英文资料:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html#Index   1. 简介 图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用b…
转自:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错: maven An error occurred while filtering resources 解决:项目上面右键: Maven -> Update Project…
http://www.extremetech.com/computing/51994-the-naked-truth-about-anisotropic-filtering In the seemingly never-ending quest for more perfect 3D rendering, numerous filtering techniques are used to map an apparent three-dimensional shape into a 2D moni…
http://www.extremetech.com/computing/51994-the-naked-truth-about-anisotropic-filtering 1. 为什么在纹理采样时需要texture filter(纹理过滤). 我们的纹理是要贴到三维图形表面的,而三维图形上的pixel中心和纹理上的texel中心并不一至(pixel不一定对应texture上的采样中心texel),大小也不一定一至.当纹理大于三维图形表面时,导至一个像素被映射到许多纹理像素上;当维理小于三维图形…