基于中值滤波去噪算法的探究的开题报告记录单

学生姓名：张三 学号：20190302022 专业：计算机科学与技术 指导教师：李四 日期：2020年3月15日 一、开题报告内容简述 本文将介绍基于中值滤波去噪的相关研究。首先，介绍中值滤波去噪的原理及其优势。然后分析中值滤波在图像处理、数字信号处理、语音处理方面的应用。之后介绍当前对中值滤波去噪的相关工作，如卷积神经网络、区别性联合特征学习(DUFL)、递归神经体(RNN)以及卷集神网(CNN)。本文将重新审视这些方法并比较它们之间的差异。此外，我将尝试使用不同的语音数据集来测试这些方法在不同情况下的性能。在此之上，我还将尝试使用一些新的方法来优化中值滤波去噪性能。 二、选题背景 随时代发展,信号处理应用也越来越广,如图片,声音,数字信号.而随之而来的是大量信号失真, 含有大量零极大信号. 在图片出衣上, 圣徒扩散会酿成图片出衣不明显; 在声音上乱扩散会酿成声道乱. 所以要想使信号不带杂费扩散就必要根底厘明加工. 近几年, 无情加工在人工神气流行选用上得到很好应用. 然而人工神气流衬托必要依托大量根底效能供应者. 这样一来愈能供应者愈能供应者愈能供应者愈就会非常耗时沉闲. 这是人工神气流衬托畸形加工当前看重障子. 针对这一看重障子, 本文选用中位效能作为畸形加工方式对信号进行畸形加