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基于LabVIEW的UWT語音信號(hào)降噪處理_黃宏緯
小波分析克服了傳統(tǒng)濾波方法的缺陷, 能同時(shí)給出信號(hào)的 各個(gè)不同頻率成分并將信號(hào)分解到各個(gè)不同的頻段上, 特別是 引入了信號(hào)多分辨率分析理論, 信號(hào)可展開為不同尺度的小波 分解,就可以用大小可變的時(shí)頻窗口觀察信號(hào)內(nèi)部結(jié)構(gòu),因此,小 波分析容易找到欲處理的頻率成分進(jìn)行分析處理, 從而達(dá)到濾 波的效果。 上述的信號(hào)降噪方法通常采用基于降采樣的小波變換算 法,然而降采樣后的小波變換不具有平移不變性,這樣不僅會(huì)使 降噪后的結(jié)果出現(xiàn) Gibbs 振蕩現(xiàn)象, 而且還會(huì)破壞原始信號(hào)的 特性, 而非降采樣小波由于分解后的各層系數(shù)和原始信號(hào)的長(zhǎng) 度均相同,因此,除了具備平移不變性的特點(diǎn)外,還能保留更多的 時(shí)域信息,從而可以提高信號(hào)的降噪效果。本文以常見的 db5、 coif5、sym5 等三種不同小波為基礎(chǔ), 探討了非降采樣小波構(gòu)造 算法在虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)方法, 并對(duì)一段工程上常用來指示設(shè) 備故障已解除的帶高斯白噪聲的語音信息進(jìn)行濾波測(cè)試, 得到 了很好的結(jié)果。
小波分析克服了傳統(tǒng)濾波方法的缺陷, 能同時(shí)給出信號(hào)的 各個(gè)不同頻率成分并將信號(hào)分解到各個(gè)不同的頻段上, 特別是 引入了信號(hào)多分辨率分析理論, 信號(hào)可展開為不同尺度的小波 分解,就可以用大小可變的時(shí)頻窗口觀察信號(hào)內(nèi)部結(jié)構(gòu),因此,小 波分析容易找到欲處理的頻率成分進(jìn)行分析處理, 從而達(dá)到濾 波的效果。 上述的信號(hào)降噪方法通常采用基于降采樣的小波變換算 法,然而降采樣后的小波變換不具有平移不變性,這樣不僅會(huì)使 降噪后的結(jié)果出現(xiàn) Gibbs 振蕩現(xiàn)象, 而且還會(huì)破壞原始信號(hào)的 特性, 而非降采樣小波由于分解后的各層系數(shù)和原始信號(hào)的長(zhǎng) 度均相同,因此,除了具備平移不變性的特點(diǎn)外,還能保留更多的 時(shí)域信息,從而可以提高信號(hào)的降噪效果。本文以常見的 db5、 coif5、sym5 等三種不同小波為基礎(chǔ), 探討了非降采樣小波構(gòu)造 算法在虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)方法, 并對(duì)一段工程上常用來指示設(shè) 備故障已解除的帶高斯白噪聲的語音信息進(jìn)行濾波測(cè)試, 得到 了很好的結(jié)果。
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