基于自适应形态滤波算法的斑点噪声抑制

自适应中值滤波算法参考文献：ChanRH,HoCW,NikolovaM.Salt-and-peppernoiseremovalbymedian-typenoisedetectorsanddetail-

自适应滤波器一直是随机信号处理当中的一个重要的研究课题。在介绍了自适应滤波器的各种算法之后 ,重点讨论了基于 LMS的自适应滤波器算法和基于 RLS的自适应滤波器算法 ,并用 Matlab对这两种算法

自适应中心加权的改进均值滤波算法

改程序是用matlab编写的变步长LMS自适应滤波算法，并与其他的LMS算法做了比较

针对相关滤波方法对快速运动与快速变形的目标跟踪稳定性较差的问题,提出一种自适应特征选择的相关滤波跟踪算法。利用位置滤波器和颜色概率模型提取候选区域中的基础特征,对基础特征以不同的权重分配方式进行融合,

针对传统消隐限幅门限依赖于噪声特征参数及门限偏差较大的问题,提出一种基于峰值估计和反馈补偿的自适应电力线噪声抑制(ANMPEFC)算法。采用SLM映射预处理方法降低发射信号PAPR,提出利用峰值信息对

：针对中值滤波效果随滤波窗13大小和噪声密度而显著变化的不足，提出了将噪声检测和噪声滤除窗13相 分离的方法，采用大窗口检测噪声和小窗口滤除噪声的策略、自适应脉冲噪声滤除策略以提高图象滤波性能。实 验

针对存在丢包的传感器网络中每个传感器节点对目标估计确信度不同的问题, 提出一种基于自适应加权融合的分布式滤波算法. 考虑节点在网络中的影响力及其节点属性, 将节点重要度与传感器网络节点观测数据间的支持

基于SOPC的LMS自适应滤波算法实现，陈丰，陈禾，针对利用数字信号处理器(DSP)实现的自适应滤波器处理速度较低、抗干扰性差和编写底层HDL代码用现场可编程门阵列FPGA实现开发效率低的

基于横向形RLS算法的自适应滤波器；matlab源程序；本人已仿真通过