matlab声音去噪研究报告

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基于MATLAB的信号去噪研究

基于MATLAB的信号去噪研究信号去噪是数字信号处理中的重要课题，旨在消除噪声对信号的干扰，提高信号的质量和清晰度。

MATLAB作为一种功能强大的科学计算和数据可视化工具，提供了许多工具和函数来帮助研究人员进行信号去噪的研究。

首先，信号去噪的研究可以从噪声类型的分析和建模开始。

MATLAB提供了丰富的统计工具和函数，可以对信号中的噪声进行统计分析，并对噪声进行建模。

例如，可以使用MATLAB的随机数生成函数生成各种类型的噪声，如高斯噪声、均匀噪声、脉冲噪声等。

建立噪声模型有助于研究人员了解信号中噪声的特点和分布规律。

接下来，信号去噪的研究可以根据噪声类型选择相应的信号处理算法。

MATLAB提供了大量的信号处理工具箱，包括时间域滤波、频域滤波、小波变换等。

例如，可以使用MATLAB内置的数字滤波器函数进行滤波操作，如低通滤波、带通滤波、带阻滤波等。

此外，MATLAB还提供了小波变换工具箱，可以通过小波去噪方法对信号进行去噪处理。

小波变换具有时频局部化的特点，能够很好地提取信号的时频特征，实现精细化的信号去噪。

另外，信号去噪的研究还可以根据信号的特点选择相应的方法。

例如，对于非平稳信号，可以使用MATLAB的时频分析工具箱，如Wigner-Ville变换、可变频滤波器等，对非平稳信号进行时变滤波，以提高信号清晰度。

此外，对于具有确定性特征的信号，还可以利用MATLAB的自适应滤波算法，通过对信号进行预测和重构，实现信号去噪的目的。

最后，信号去噪的研究还可以结合机器学习和深度学习的方法。

MATLAB提供了丰富的机器学习和深度学习工具箱，如神经网络工具箱、支持向量机工具箱等，可以通过训练模型来实现对信号的自动去噪。

例如，可以使用MATLAB的深度学习工具箱，通过训练深度学习模型，实现对信号的智能去噪。

综上所述，基于MATLAB的信号去噪研究可以从噪声分析和建模开始，选择相应的信号处理算法进行去噪操作，根据信号的特点选择合适的方法，并结合机器学习和深度学习的方法实现对信号的智能去噪。

基于MATLAB的小波去噪方法研究

基于MATLAB 的小波去噪方法研究谢建林,杜　娟,袁小平(中国矿业大学信电学院,江苏徐州221008)[摘　要]　通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱,对一个含噪信号进行阈值去噪,通过实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性。

[关键词]　MATLAB;小波变换;阈值去噪[中图分类号]　TP802+.6　[文献标识码]　B [文章编号]　167229943(2004)022*******1　小波阈值化去噪原理普通信号去噪工作原理是利用噪声和信号在频域上分布的不同进行的。

在传统的基于付氏变换的信号去噪方法中,总是使得信号和噪声的频带重叠部分尽可能较小,这样在频域通过时不变滤波,就将信号和噪声区分开。

但如果两者重叠区域很大时,就无法实现去噪的效果了[1,2]。

将含白色高斯噪声的信号进行小波变换,由小波变换的特性可知,高斯噪声的小波变换仍然是高斯分布的,它均匀分布在频率尺度空间的各部分,而信号由于其带限性,它的小波系数仅仅集中在频率尺度空间上的有限部分。

1.1　阈值化在小波域上,噪声的能量分布在所有的小波系数上,而信号的能量分布在一小部分的小波系数上,所以把小波系数分成两类:第一类是重要的、规则的小波系数;第二类是非重要的或者受噪声干扰较大的小波系数。

给定一个阈值δ,所有绝对值小于某个阈值δ的小波系数被看成“噪声”,它们的值用零代替;而超过阈值的小波系数的数值用阈值δ缩减后再重新取值。

根据信号小波分界的这个特点,对信号的小波系数设置一个阈值,大于它的认为属于第二类系数,可以简单保留或进行后续操作;而小于阈值的则去掉。

这样达到了降低噪声的目的,同时保留了大部分信号的小波系数,因此可以较好的保持信号细节。

“软阈值化”和“硬阈值化”是对超过阈值δ的小波系数进行缩减的两种主要方法,如图1、2所示。

横坐标代表信号原始小波系数,纵坐标代表阈值化后小波系数[1]。

图1表示的是“软阈值化”,用数学式表示为:W δ=sgn (W )(|W |2δ),|W |≥δ0, |W |<δ图2表示的是“硬阈值化”,用数学式表示为:W δ=W , |W |≥δ0, |W |<δ112　阈值δ的选取阈值化处理的关键问题是选择合适的阈值δ。

基于Matlab的语音信号去噪及仿真

数字信号处理综合实验报告基于Matlab的语音信号去噪及仿真实验题目：专业名称: 学号: 姓名: 日期:报告内容：一、实验原理1、去噪的原理1.1采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5〜10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式：理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理,最小采样频率为语音信号最高频率的 2 倍频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1), f(t1±A t)，f (t 1±2 A t)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔△t < 1/2 F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t) o这是时域采样定理的一种表述方式。

时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时，f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2 fM的采样值来确定,即采样点的重复频率f》2fM。

图为模拟信号和采样样本的示意图。

时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。

对于时间上受限制的连续信号f(t)(即当丨t | >T时,f(t)=0,这里T=T2-T1是信号的持续时间)，若其频谱为 F (①)，则可在频域上用一系列离散的采样值(1-1 )采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔(1-2 )1.2采样频率采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹(Hz)来表示。

采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。

用matlab去除噪声报告

实验七含噪语音信号的分析一、实验目的1理解并掌握系统的理念2掌握滤波的概念和基本应用方法3提高分析和解决实际问题的能力二、习题：自行录制一段音频信号，并加入不同频率的噪声，对于加入噪声后的音频信号，设计程序分析噪声的频率，并设计合适的滤波器将噪声滤除。

对比原始音频信号、含噪音频信号和滤波后音频信号的听觉效果。

clc;clear all;%读取原语音信号[x,fs,nbit]=wavread('signal.wav');%x为数据点，fs为采样频率wavplay(x,fs);%播放语音信号N=length(x);%求出语音信号的长度t=(0:N-1)/fs;w=fs*linspace(0,1,N);y=abs(fft(x,N));%y为原始信号的频谱figure(1)subplot(2,1,1)plot(x);title('原始语音信号')subplot(2,1,2)plot(w,abs(y));title('语音fft频谱图')%加入噪声t=linspace(0,(N-1)/fs,N);noise=0.5*sin(2*pi*10000*t)+2*cos(2*pi*25000*t);%噪声函数x1(:,1)=x(:,1)+noise';wavplay(x1,fs);%播放加入噪声后的语音信号figure(2)y1=abs(fft(x1,N));subplot(211);plot(t,x1);title('加入噪声后语音信号时域图');subplot(212);plot(w,y1);axis([0,fs,0,20000]);title('加入噪声后语音信号频谱图')%设计低通滤波器fc=9200;fst=9600;rp=1;rs=30;wp=fc*2/fs;%将模拟指标转换为数字指标ws=fst*2/fs;[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs);%滤波器的最小阶数n，wn为系统频带[b,a]=butter(n,wn,'low');figure(3);freqz(b,a);title('低通滤波器特性曲线');x2=filter(b,a,x1);%滤波后的时域figure(4)y2=abs(fft(x2,N));%滤波后的频谱subplot(211)plot(t,x2)title('滤波后语音信号时域图')subplot(212)plot(w,y2);title('滤波后语音信号频谱图')wavplay(x2,fs);123456x 105-1-0.500.51原始语音信号00.51 1.52 2.53 3.54 4.5x 104500010000语音fft 频谱图024681012-4-2024加入噪声后语音信号时域图00.51 1.52 2.53 3.54x 1040.511.524加入噪声后语音信号频谱图00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-6000-4000-2000Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-600-400-2000200Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )低通滤波器特性曲线24681012-2-1012滤波后语音信号时域图00.51 1.52 2.53 3.54 4.5x 104500010000滤波后语音信号频谱图三、分析讨论信号失真产生的原因信号失真的原因主要取决于经过滤波器滤波，信号频谱中高频分量或低频分量被大大衰减。

基于Matlab的小波去噪算法研究

ｍｅｈｄ，ｅｅａａｙｅｎｔｅｗｖｌｔｄｍａｎａｄｔｅｄｓｄａｔｇｆｔｄｔｎｒｈｅｈｌｅｏｓｇｍｅｈｄｗｒｔｏｗｒｎｌｚｄｉｈａｅｅｏｉ，ｎｈｉａｖｎａｅｏａｉｏａｙｔｒｓｏｄｄｎｉｎｔｏｅｅｒｉｉｐｉｔｄｏｔａｄａｃｍｐｏｓｆｔｅｈｒｎｏｈｅｈｌｔｏｒｄｎｉｉｇｗａｒｐｓｄＴｅｒｄｒｓｎｌｉｏｎｅｕ，ｎｏｒｍｉｅｏａｄａｄｓｆｔｒｓｏｄｍｅｈｄｆｅｏｓｎｓｐｏｏｅ．ｈａａｉａｓｈｔｏｇ
Ｋｅｒｓｗａｅｅｒｎｆｒ；ｒｓｏｄｄｎｉｉｇｔｒｓｏｄｆｎｔｎＭａｌｂｙｗｏｄ：ｖｌｔａｓｏｍｔｅｈｌｅｏｓｎ；ｈｅｈｌｕｃｉ；ｔｔｈｏａ
ＥＡＣ０３；２０ＥＣ：２０７２
ｂｏｇｔｉｔｈｏｅｓｏｎｏｍａｉｎｄｎｉｉｇｅｐｒｍｅｔ．ｅｒｓｔｂｓｄｏｔａｈｗｓｔａｈｍｐｏｅｒｕｈｎｏｔｅｐｒｃｓｆｉｆｒｔｅｏｓｎｘｅｉｎｓＴｅｕｌａｅｎＭａｌｂｓｏｈｔｔｅｉｒｖｄｏｈｍｅｈｄｄｅｅｔｒｔａｈｒｄｔｏａｈｅｈｌｔｄｉｅｏｓｎ．ｔｏｏｓｂｔｅｈｎｔｅｔａｉｉｎｌｔｒｓｏｄｍｅｈｏｎｄｎｉｉｇ

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。

因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。

本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

本文的主要内容分为以下几个部分。

首先，介绍语音信号处理的背景和意义。

在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。

因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。

其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。

本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。

首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。

然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。

最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。

接下来，介绍实验设计和结果分析。

本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。

通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。

最后，总结全文并展望未来的研究方向。

通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。

然而，该方法仍然有改进的空间。

未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。

总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。

基于matlab的声音去噪研究

课程设计说明书课题名称：基于MATLAB的信号去噪研究姓名及学号：吴永21006021078周浩然21006021099胡军 21006021024专业班级： 09电本1班成绩：指导教师：课题工作时间： 2013年 11月20日—12月12日一、课程设计的任务基本要求该课程设计的主要内容：设计基于单片机的超声波测距系统，以AT89S51单片机为核心芯片，利用超声波传感器来发射接收信号。

最后使用软件进行电路仿真或做出实物，要求电路简单性能良好。

要求：1.选题方向正确，具有科学性、实用性和可行性。

2.研究方案合理、技术路线、课题计划安排得当。

3.实现超声波传感检测技术的技术方案。

4.完成检测模块的设计工作（软硬件）。

指导教师签字：教研室主任签字：年月日年月日二、进度安排：2013年11月20日-2013年11月22日设计方案确定与资料查阅2103年11月23日-2013年11月25日硬件设计与制作2013年22月26日-2013年11月28日软件程序设计2013年12月10日-2013年12月12日系统联合调试与系统完善三、收集资料及主要参考文献：[1] 林昱,钱昆. Lotus Domino R5 开发教程[M].北京:电子工业出版社, 2001.[2] 冯锦峰,惠月. Lotus Domino/Notes R5 应用开发指南[M].北京:北京希望电子出版社,2000.[3] 刘贵忠,邸双亮.小波分析及其应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,1997.[4] 吴湘淇.信号系统与信号处理(下)[M].北京:电子工业出版社,1996.[5] 孙兆林.MATLAB 6.X图像处理[M].北京:清华大学出版社,2002.[6] 孙延奎.小波分析及应用[M].北京:机械工业出版社,2006.[7] 李加升,黄文清,戴瑜兴.基于自定义阈值函数的小波去噪算法 [8] 徐长发,李国宽.实用小波方法[M].武汉:华中科技大学出版社,2001.[8] 胡昌华,张军波,夏军,等.基于MATLAB的系统分析与设计(小波分析)[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999.217-225.三、中文摘要：波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时- 频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。

基于Matlab的主动降噪试验

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY实验三主动降噪实验指导老师：王旭永5110209352小组成员：吴淑标．汤剑宏5110209355朱安林5110209344目录一、实验目的 (1)二、实验原理 (1)三、实验仪器 (4)四、实验步骤 (5)五、实验过程 (6)六、程序代码及解释 (9)七、实验数据观察及解释 (14)八、误差分析 (15) (16)九、实验感想．一、实验目的 1. 了解噪声的基本概念；了解工程中处理噪声的常规方法；2.掌握主动降噪的基本原理与方法；3.通过实验模拟主动降噪，分析降噪效果。

4.二、实验原理年就由德国物，又称为有源噪声控制。

早在1933主动降噪（主动噪声控制）其主要依据了声波的干涉原理，来消除噪声。

主动降Paul Lueg提出了。

理学家所示：1噪的基本原理图如图1 主动降噪的原理图由次生通过控制系统反馈给次声源，简单的说就是用传感器检测噪声信号，根据声波叠幅值大小相同、相位相反的声信号，源发出与原噪声信号频率相同、所示：2加原理，达到一种降噪的效果。

其逻辑程序框图如图主动降噪逻辑框图图2主动降噪，习惯上可以进行如下分类：）有源声控制和有源力控制；1 ）单通道有源控制和多通道有源控制；2 ）非自适应有源控制和自适应有源控制。

3 对于有源噪声控制系统而言，也可以这样分类：）模拟系统和数字系统；1 2）前馈控制系统和反馈控制系统； 3）单通道系统和多通道系统。

主动降噪的实现：这里也分非自适应有源噪声控制系统和自以单通道有源噪声控制系统为例，适应有源噪声控制系统。

）自适应有源噪声控制系统：1其特次级声源和误差传感器组成。

自适应控制器、该系统一般由初级声源、这种系统并具有自适应控制算法，点是控制器带反馈，控制器多为数字控制器。

适用的范围宽，相对灵活，但其结构复杂，实现难度加大，成本增加。

本系统原所示：3理图如图3 自适应有源噪声控制系统图本实验主要采用此种控制方式。

基于MATLAB的语言背景噪声消除

本科生毕业论文（设计）装题目：基于MATLAB的语音背景噪声消除订线学院物理科学与技术学院学科门类理科专业应用物理学号XXXXXX姓名XXX指导教师XXX2012年4月18 日基于MATLAB的语音背景噪声消除摘要语言是人类最重要、直接、有效和便捷的交换信息的方式。

随着近些年科学技术的飞速发展，人们也不满足于和计算机的信息交换方式，希望能够甩掉键盘和鼠标而实现用语言来对计算机进行控制。

因此，语音信号处理技术便应运而生。

语音信号处理是一门新兴的学科，同时也是综合多种学科和涉及面非常广泛的交叉学科。

现在在一些职能系统中嵌入有语音处理系统，但它们只能在安静的环境中才能使用。

然而，在语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰。

噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。

本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的一种方法——谱减法及其改进算法。

该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的“音乐噪声”，在很大程度上提高语音信号的信噪比。

关键词：语音信号处理语音增强谱减法改进算法AbstractLanguage is the most important, direct, effective and convenient means of information exchange. With the rapid development of science and technology in recent years, people are not satisfied with the way to exchange information with computer, hoping to get rid of the keyboard and the mouse and achieving the goal of using language to control the computer. Therefore, the language signal processing technology was produced. Language signal processing is an emerging discipline, but also is a cross discipline which multiplied disciplines and covered a very wide range. Now some language signal processing systems are embedded in the intelligent system, but they can only work in a quiet environment. However, in the speech information acquisition process will inevitably have a variety of noise interference. Noise can not only reduce speech intelligibility and voice quality, it also affect speech processing accuracy, and even make the system not working properly. In this paper we will discuses the principle and method of the speech enhancement technology. Mainly introduces a method for speech enhancement -- spectral subtraction algorithm and its improved algorithm. The method can effectively eliminate the stationary additive noise, the improved algorithm can effectively eliminate which the common method produced “music noise”, obviously improves the speech signal to noise ratio.Keywords: Speech signal processing Speech enhancement spectral subtraction algorithm improved algorithm目录一绪论 (1)1.1 语音背景噪声消除的意义 (1)1.2 语音背景噪声消除的目的及要求 (1)1.3 比较常用的语音背景噪声消除的方法及特点 (2)二谱减法消除噪声的基本原理 (4)2.1 噪声的生成原理及分类 (4)2.2 基本谱减法消除噪声的原理 (5)2.3 改进谱减法消除噪声的原理 (6)2.4 比较两种方法处理的理论效果 (7)2.5 小结 (7)三实验设计及步骤 (8)3.1 语音信号的采集 (8)3.2 语音信号处理工具的选择 (8)3.3 程序读入语音信号 (8)3.4 语音信号处理 (9)3.4.1 含噪语音信号的合成 (9)3.4.2 用基本谱减法对含噪信号处理 (11)3.4.3 用改进谱减法对含噪信号处理 (13)3.5 比较两种方法处理的实验效果 (17)四总结 (18)致谢 (19)参考文献 (20)一绪论1.1 语音背景噪声消除的意义目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。

基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)(word文档良心出品)

摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。

对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。

FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制及仿真。

关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换AbstractVoice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1．绪论 (3)1.1研究的目的和意义 (6)1.2本课题的研究内容 (6)1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)2.原始语音信号采集与处理 (8)2.1 Matlab简单介绍 (8)2.2 语音信号的采样理论依据 (9)2.2.1采样的基本概念 (9)2.3语音信号的采集 (10)2.4语音信号的时频分析 (11)2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)2.6本章小结 (18)3设计数字滤波器 (19)3.1 滤波器概述 (19)3.1.1 模拟滤波器概述 (19)3.1.2 数字滤波器概述 (19)3.2 IIR数字滤波器概述 (20)3.3 FIR数字滤波器概述 (21)3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)3.6 设计FIR滤波器 (22)3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)3.6.2源程序与仿真图像 (23)3.7 设计IIR滤波器 (24)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (24)3.7.2源程序与仿真图像 (25)3.8 本章小结 (27)4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)4.1滤波及仿真 (29)4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (31)4.3本章小结 (32)总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (40)1．绪论数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。

音频信号去噪报告

（2）声道分离合并与组合
立体声或双声道音频信号有左右两个声道，利用MATLAB实现双声道分离、两路声道合并和两个单声道组合成一个双声道等效果，实际上是利用了MATLAB的矩阵抽取、矩阵相加和矩阵重组运算。
（3）数字滤波
数字滤波是常用的音频处理技术。先利用fir1函数，设计一个数字低通滤波器，再用Filter或Filter2函数即可实现滤波处理。调用的Filter函数格式是：Y =filte(B,A,X) 。其中，B和A是滤波器传输函数的分子和分母系数，X是输入变量，Y是实现滤波后的输出变量。
Z=z/Zm;
figure(4);
subplot(2,1,1);
plot(t,z1,'r');
axis([0 95 -1 1]);
set(gca,'XTick',0:5:95),grid on;
set(gca,'YTick',-0.8:0.2:0.8),grid on;
title('滤波后信号的波形');
四、结果与分析：
1.实验结果：
Figure 1
Figure2
Figure3
Figure4
2.实验分析
通过对处理后的音频文件试听，可知噪声加入后，听觉上歌曲声音明显变差，而采用低通滤波的方法滤除噪声后歌曲声音明显变清晰。
同时实验过程总结一下三点：
（1）音量标准化
在实际生成语音信号的过程中常有音轻问题，因此在生成声音过程中需要对声音电平进行量化处理，使音量实现标准化。利用Matlab很容易实现音量标准化，即最大电平对应最高量化比特。基本步骤是：1.利用wavread函数将WAV文件转换成列数组变量：2.求出数组变量的极值并对所有元素作归一化处理；3.用wavwrite函数还原成音量标准化的WAV文件。

Matlab中的音频降噪和语音增强技术

Matlab中的音频降噪和语音增强技术一、引言语音信号在现代通信和娱乐领域扮演着重要的角色。

然而，由于环境噪声的存在，语音信号的质量和清晰度往往受到一定程度的影响。

为了改善语音信号的品质，提高其可辨识度，音频降噪和语音增强技术成为了研究的重点和挑战。

本文将介绍在Matlab平台上实现的一些常见的音频降噪和语音增强技术。

二、频域降噪方法频域降噪方法是使用频谱特性来减少噪声对语音信号的影响。

最常见的频域降噪方法是基于短时傅里叶变换（STFT）的方法。

其基本思想是将语音信号划分为若干个窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换，然后对每个频率分量进行处理以降低噪声水平。

一种常用的频域降噪方法是最小均方差（MMSE）估计方法。

它通过计算语音和噪声的功率谱密度来估计信号和噪声的功率谱，然后根据这些估计的功率谱对语音信号进行处理。

在Matlab中，可以使用stft函数来实现STFT，根据估计的功率谱密度和MMSE准则来进行降噪处理。

三、时域降噪方法时域降噪方法是在时域上直接对语音信号进行处理，通过滤波器等方法减少噪声的干扰。

一种常见的时域降噪方法是短时自适应噪声抑制（STAN）。

STAN方法利用滤波器的自适应性，对每个时间窗口内的语音信号进行抑制，从而减少噪声的干扰。

在Matlab中，可以使用adaptivefilter函数来实现STAN方法。

四、语音增强技术除了降噪技术，语音增强技术也是提高语音质量的重要手段。

语音增强技术可以通过增强语音信号的相关特征，如清晰度、音量和声音的定位效果，来改善语音信号的感知效果。

一种常见的语音增强技术是谱减法。

谱减法通过在频谱域内对语音信号进行处理，减少噪声的干扰，同时保留更多的语音信息。

在Matlab中，可以使用spectralsubtraction函数来实现谱减法。

该函数基于短时傅里叶变换，通过对语音信号进行频谱减法来实现语音增强。

另一种常见的语音增强技术是声源定位。

声源定位基于多个麦克风接收的声音信号，通过计算相位差和时间差等信息来确定声源的位置。

过滤噪声 MATLAB实验报告

DSP硬件实验报告姓名刘晓松学号08210929班内序号04班级2008211202专业电子信息科学与技术一. 简介DSP芯片是比较复杂的高速微处理器。

要开发基于DSP芯片的应用系统，从系统方案设计到具体的工程实现，是一个比较困难的工作，周期长，工作量大，成本高。

为了深入学习DSP基础理论，掌握采用DSP进行系统设计的一般知识，提高开发DSP应用系统的能力，对DSP有一个深入全面的了解。

我们采用理工达盛开发的EL-DSP-II实验教学系统。

二，各部分实验程序代码的注释Exp1;File Name:exp01.asm;the program is compiled at no autoinitialization mode.mmregs.global _main_main:stm #3000h,sp;为sp堆栈指针寄存器赋予初值ssbx xf ;重新置位为xf，灯call delay ;调用延迟函数rsbx xf ;重置call delay ;调用延迟函数b _mainnopnop;delay .5 second 延迟函数delay:stm 270fh,ar3 指定ar3寄存器地址loop1:stm 0f9h,ar4 指定矮人寄存器地址loop2:banz loop2,*ar4- 条件转移，每次转移ar4地址减一banz loop1,*ar3- 条件转移，每次转移ar3地址减一retnopnop;stm 2 cycles;banz when TRUE 4 cycles; FALSE 2 cycles;0f9h=>249d;270fh=>9999d.endEXP2*File Name:exp02.asm;get some knowledge of the cmd file;the program is compiled at no autoinitialization mode.mmregs.global _main_main:;store datastm 1000h,ar1 ;address of internal memory 指定内部寄存器ar1的地址为1000h ; stm 5000h,ar1 ;address of exterior memory 指定外部寄存器ar1的地址为5000h rpt #07h ;循环执行下一条指令，循环次数07hst 0aaaah,*ar1+ ;将ar1所指的内存赋予0aaaah,然后ar1所指地址加1;read data then re-storestm 7h,ar3 指定ar3地址7h; stm 5000h,ar1 ;address of exterior memory 指定外部存储地址为5000h; stm 5008h,ar2 ;address of exterior memory 指定外部存储地址为5008h stm 1000h,ar1 寻址找到要读取的数据地址1000h~1008hstm 1008h,ar2loop:ld *ar1+,t 循环读取1000h~1008hst t,*ar2+ 赋予5000h~5008hbanz l oop,*ar3-here:b here.endEXP3;File Name :exp03.asm;learn how to operate the I/O ports;get some knowledge of the rts.lib file;in the I/O space 0x0000=>8 switches; 0x0001=>8 LEDs.mmregs.global _main.text_main:stm 3100h,sp ; 将3100h赋予spstm 1000h,ar1 ;define the addressportr 00h,*ar1 ；将0x0000的值赋予*ar1，即8个开关状态nopnopportw *ar1,01h ；将*ar1的值赋予0x0001的值。

基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文

基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文基于matlab声音信号的滤波去噪处理摘要滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位。

FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。

特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。

利用MATLAB 信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR 数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。

ABSTRACTThe Design of Analysis and Processing Voice Signal Abstract Speech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest growing areas of information scienceone of the core technology. Transmission of information through the voice of humanity's most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information.. Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering, Fourier transform, when domain and frequency domain analysis, sound playback and a variety of map rendering, and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature function, use of these functions can be quick and convenient features complete voice signal processing and analysis and visualization of signals, makes computer interaction more convenient . Matlab Signal Processing is one of the important areas of application. The design of voice-processing software for most of the content are numerous, easy to maneuver and so on, using MATLAB7.0 comprehensive use GUI interface design, various function calls to voice signals such as frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface concise, simple, has some significance in practice. Finally, the speech signal processing further development put forward their own views.目录摘要ABSTRACT绪论1.1研究的目的和意义1.2国内外同行的研究状况1.3本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究2.1去噪的原理2.2去噪的方法去噪和仿真的研究3.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开3.2 原始语音信号频谱分析及仿真3.3 加噪语音信号频谱分析及仿真3.4 去噪及仿真3.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢参考文献1.绪论1.1研究的目的和意义语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

Matlab在语音增强与降噪中的应用实践

Matlab在语音增强与降噪中的应用实践引言语音增强与降噪是当前计算机语音处理研究的热点之一，而Matlab作为一个高效、强大的工具箱，为语音信号处理提供了丰富的函数库和算法。

本文将探讨使用Matlab实现语音增强与降噪的应用实践。

一、语音增强的概念与意义语音增强是指通过一系列信号处理技术，改善语音信号的质量，使其更加清晰、准确地传达语音内容。

在日常生活和通信中，由于种种原因，语音信号常常会受到噪声干扰，从而使得人们难以听清语音或者产生误解。

因此，通过语音增强技术可以有效地提升语音信号的质量，改善人们的体验和交流效果。

二、语音降噪的方法与算法语音降噪是语音增强的一个重要环节，其目的是通过滤波等方法，去除语音信号中的噪声干扰，使得清晰的语音能够被有效地恢复和提取。

在Matlab中，有多种经典的语音降噪算法可以使用，如基于小波变换的降噪方法、最小均方误差准则（MMSE）算法等。

这些算法可以根据具体的需求和噪声类型进行选择和调整，以达到最佳的降噪效果。

三、Matlab中的语音增强函数库Matlab提供了丰富的语音信号处理函数库，为语音增强与降噪提供了强有力的支持。

其中，语音增强常用的函数包括谐波估计函数、自适应滤波函数以及频谱减法函数等。

这些函数可以在Matlab中进行调用和使用，对语音信号进行增强处理。

四、基于Matlab的语音增强应用实践以下以Matlab为工具，介绍一种常用的语音增强应用实践——基于频谱减法算法的语音增强。

首先，使用Matlab读取并加载原始的语音信号文件。

然后，对语音信号进行短时傅里叶变换，通过频谱分析得到语音信号的频谱信息。

接下来，计算语音信号的噪声谱，并将其与语音信号的频谱信息相减，得到增强后的频谱信号。

最后，使用反变换进行频谱信号的处理，并保存增强后的语音信号文件。

五、实验结果与讨论通过对多组语音样本进行增强与降噪实验，我们得到了一些有意义的实验结果。

首先，我们发现频谱减法算法在不同噪声环境下都具有一定的效果，能够有效地降低噪声并提升语音信号的可理解性。

基于MATLAB的语音信号去噪（完整版）

基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。

1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。

在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。

.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。

矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。

这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。

(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。

与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。

(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。

汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。

(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。

它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。

(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。

而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。

常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。

基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)

摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。

对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。

FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换AbstractVoice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1．绪论 (3)1.1研究的目的和意义 (6)1.2本课题的研究内容 (6)1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)2.原始语音信号采集与处理 (8)2.1 Matlab简单介绍 (8)2.2 语音信号的采样理论依据 (9)2.2.1采样的基本概念 (9)2.3语音信号的采集 (10)2.4语音信号的时频分析 (11)2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)2.6本章小结 (18)3设计数字滤波器 (19)3.1 滤波器概述 (19)3.1.1 模拟滤波器概述 (19)3.1.2 数字滤波器概述 (19)3.2 IIR数字滤波器概述 (20)3.3 FIR数字滤波器概述 (21)3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)3.6 设计FIR滤波器 (22)3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)3.6.2源程序与仿真图像 (23)3.7 设计IIR滤波器 (25)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (25)3.7.2源程序与仿真图像 (26)3.8 本章小结 (27)4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)4.1滤波及仿真 (29)4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (32)4.3本章小结 (33)总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (41)1．绪论数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。

Matlab中的噪声去除算法研究

Matlab中的噪声去除算法研究引言在现代科技发展的背景下，噪声成为我们日常生活和工作中不可忽视的因素之一。

噪声的存在往往会干扰我们对信号的正确解读和处理。

因此，研究和开发高效的噪声去除算法显得尤为重要。

本文将重点讨论在Matlab平台上的噪声去除算法研究。

一、噪声的特性和类型在深入研究噪声去除算法之前，我们首先需要了解噪声的特性和类型。

噪声可以分为两种主要类型：加性噪声和乘性噪声。

加性噪声是指在原始信号上添加的一种噪声，乘性噪声则是指将原始信号与一种噪声进行乘积的结果。

噪声一般具有随机性和周期性的特点。

随机噪声是一种无规律、难以预测的噪声，往往以高斯分布或均匀分布形式出现。

周期性噪声则是指噪声信号具有明显的周期性变化，这种类型的噪声通常源于电源干扰或机械振动等外部环境。

二、常用的噪声去除算法1. 均值滤波均值滤波是最简单、最常见的噪声去除算法之一。

该算法通过计算信号邻域内像素的平均值来估计信号本身的值。

在Matlab中，可以利用imfilter函数实现均值滤波操作。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，其主要思想是通过计算信号邻域内像素的中值来估计信号的值。

中值滤波能够有效去除椒盐噪声等离群值，对于保留信号细节有良好的效果。

3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的信号去噪方法。

它利用小波变换将信号分解为低频和高频部分，然后通过对高频部分进行阈值处理来实现去噪。

小波去噪在去除高斯噪声和周期性噪声方面表现出色。

4. 自适应滤波自适应滤波算法根据输入信号的特性自动调整滤波器参数，以实现更好的去噪效果。

该算法能够动态地进行滤波器参数选择，适应不同噪声特点。

三、Matlab中的噪声去除实现在Matlab中，可以利用内置函数或自定义函数来实现不同的噪声去除算法。

下面以均值滤波和小波去噪为例，介绍它们在Matlab中的具体实现。

1. 均值滤波实现```matlabimg = imread('noisy_image.jpg');filtered_img = imfilter(img, fspecial('average', [3, 3]));```上述代码中，通过imread函数读取待处理的图像，然后利用imfilter函数对图像进行均值滤波处理。

matlab音频降噪课程设计报告汇总

matlab⾳频降噪课程设计报告汇总燕⼭⼤学医学软件课程设计说明书题⽬：基于MATLAB巴特沃斯滤波器的⾳频去噪的GUI设计学院（系）：电⽓⼯程学院年级专业： 13级⽣物医学⼯程 2 班学号： 130103040041学⽣姓名：魏鑫指导教师：许全盛⽬录⼀、设计⽬的意义 (1)1.1绪论 (1)1.2设计⽬的 (1)1.3意义 (1)⼆、设计内容 (2)2.1 设计原理 (2)2.2 设计内容 (2)三、设计过程及结果分析 (3)3.1 设计步骤 (3)3.2 MATLAB程序及结果 (3)3.3 结果分析 (8)四、总结 (9)五、参考⽂献 (10)⼀、设计⽬的意义1.1 绪论语⾳是语⾔的声学表现，是⼈类交流信息最⾃然、最有效、最⽅便的⼿段。

随着社会⽂化的进步和科学技术的发展，⼈类开始进⼊了信息化时代，⽤现代⼿段研究语⾳处理技术，使⼈们能更加有效地产⽣、传输、存储、和获取语⾳信息，这对于促进社会的发展具有⼗分重要的意义，因此，语⾳信号处理正越来越受到⼈们的关注和⼴泛的研究。

1.2 设计⽬的(1)掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本⽅法。

(2)熟悉离散信号和系统的时域特性。

(3)掌握序列快速傅⾥叶变换⽅法。

(4)学会MATLAB的使⽤，掌握MATLAB的程序设计⽅法。

(5)掌握利⽤MATLAB对语⾳信号进⾏频谱分析。

(6)掌握滤波器的⽹络结构。

(7)掌握MATLAB设计IIR、FIR数字滤波器的⽅法和对信号进⾏滤波的⽅法。

1.3 意义语⾳信号处理是⼀门⽐较实⽤的电⼦⼯程的专业课程，语⾳是⼈类获取信息的重要来源和利⽤信息的重要⼿段。

通过语⾔相互传递信息是⼈类最重要的基本功能之⼀。

语⾔是⼈类特有的功能，它是创造和记载⼏千年⼈类⽂明史的根本⼿段，没有语⾔就没有今天的⼈类⽂明。

语⾳是语⾔的声学表现，是相互传递信息的最重要的⼿段，是⼈类最重要、最有效、最常⽤和最⽅便的交换信息的形式。

语⾳信号处理是研究⽤数字信号处理技术对语⾳信号进⾏处理的⼀门学科，它是⼀门新兴的学科，同时⼜是综合性的多学科领域和涉及⾯很⼴的交叉学科。

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个人资料整理仅限学习使用课程设计说明书课题名称：基于MATLAB的信号去噪研究姓名及学号：吴永21006021078周浩然21006021099胡军 21006021024专业班级：09电本1班成绩：指导教师：课题工作时间：2018年 11月20日—12月12日引言11. 小波去噪原理分析 (2)1.1 小波去噪原理 (2)1.2 小波去噪步骤 (3)2. 阈值的选取与量化32.1 软阈值和硬阈值 (3)2.2 阈值的几种形式 (4)2.3 阀值的选取 (5)3. 小波消噪的MATLAB实现53.1小波去噪函数集合 (5)3.2 小波去噪验证仿真 (6)4. 小波去噪的MATLAB 仿真对比实验8结语11参考文献11小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，I.Daubechies[1]的《小波十讲》对小波的普及起了重要的推动作用。

现在，它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。

小波分析的应用领域十分广泛[2][3][4]。

在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。

在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。

在图象处理方面的图象压缩、分类、识别与诊断，去污等。

在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高分辨率等。

在实际的计算机控制系统中，采样信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染，使得由辨识采样信号得到的系统模型存在偏差而妨碍了系统控制精度的提高。

通信信号去噪工作原理是利用噪声和信号在频域上分布的不同来进行的。

在传统的基于傅氏变换的信号去噪方法中，总是使得信号和噪声的频带重叠部分尽可能小，这样在频域通过时不变滤波，就将信号和噪声区分开。

但如果两者重叠区域很大时，就无法实现去噪的效果了。

Donoho和Johnstone[5]提出的小波收缩去噪算法对去除叠加性高斯白噪声非常有效。

由小波变换的特性可知，高斯噪声的小波变换仍然是高斯分布的，它均匀分布在频率尺度空间的各部分，而信号由于其带限性，它的小波系数仅仅集中在频率尺度空间上的有限部分。

如何从这些受噪声干扰的信号中估计得到“纯净”的信号是建立系统高精度模型和实现高性能控制的关键。

滤波器去噪是实际应用最广泛的一种方法，但时常在滤除噪声的同时导致了有用信号的失真，它是从纯频域的角度来分析应该消除哪些频率范围内的噪声。

1995年Donoho 和Johnstone提出了小波收缩去噪的技术，他们研究的是在叠加性高斯白噪声环境下检测出真实信号的情况，利用正交小波变换和高斯随机变量的性质对信号的小波分解系数做阈值量化，无失真的还原出真实信号。

本文对Donoho -Johnstone的去噪方法做了总结推广，研究了在高斯白噪声情况下选择小波变换的去噪效果，并公式化了实际数据中的几种更复杂的噪声模型；并对Donoho -Johnstone的小波去噪方法在MATLAB环境下做了较为详尽的研究，验证了小波去噪的可靠性并对比了傅里叶去噪和小波去噪的效果。

1. 小波去噪原理分析1.1 小波去噪原理叠加性高斯白噪声是最常见的噪声模型[6]，受到叠加性高斯白噪声“污染”的观测信号可以表示为：(1-1>其中y i为含噪信号，为“纯净”采样信号，z i为独立同分布的高斯白噪声，为噪声水平，信号长度为n. 为了从含噪信号y i中还原出真实信号，可以利用信号和噪声在小波变换下的不同的特性，通过对小波分解系数进行处理来达到信号和噪声分离的目的。

在实际工程应用中，有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号，所以我们可以先对含噪信号进行小波分解[7]<如进行三层分解）：(1-2>图1-1 三层小波分解示意图其中为分解的近似部分，为分解的细节部分，,则噪声部分通常包含在，，中，用门限阈值对小波系数进行处理，重构信号即可达到去噪的目的。

1.2 小波去噪步骤总结去噪过程，可以分成以下三个步骤：1>对观测数据作小波分解变化[8]：(1-3>其中y表示观测数据向量y1，y2，…y，f是真实信号向量f1，f2，…f n，z是高斯随机向量z1，z2，…z n，其中用到了小波分解变换是线性变换的性质。

2）对小波系数W0作门限阈值处理<根据具体情况可以使用软阈值处理或硬阈值处理，而且可以选择不同的阈值形式，这将在后面作详细讨论），比如选取最著名的阈值形式[9]：(1-4>门限阈值处理可以表示为，可以证明当n趋于无穷大时使用阈值公式(4>对小波系数作软阈值处理可以几乎完全去除观测数据中的噪声。

3>对处理过的小波系数作逆变换重构信号[10]：(1-5>即可得到受污染采样信号去噪后的信号。

2. 阈值的选取与量化Donoho-Johnstone小波收缩去噪方法的关键步骤是如何选择阈值和如何进行门限阈值处理，在这将作较为详细的讨论。

2.1 软阈值和硬阈值在对小波系数作门限阈值处理操作时，可以使用软阈值处理方法或硬阈值处理方法，硬阈值处理只保留较大的小波系数并将较小的小波系数置零：(2-1>软阈值处理将较小的小波系数置零但对较大的小波系数向零作了收缩：(2-2>直观形式见图2-1<图中取t=1）从图上我们可以看出软阈值处理是一种更为平滑的形式，在去噪后能产生更为光滑的结果，而硬阈值处理能够更多的保留真实信号中的尖峰等特征软阈值处理实质上是对小波分解系数作了收缩，从而Donoho-Johnstone将这种去噪技术称之为小波收缩[11][12]。

图2-1 硬阀值和软阀值2.2 阈值的几种形式阈值的选取有多种形式，选取规则都是基于含噪信号模型式(1.1>中信号水平为1的情况，对于噪声水平未知或非白噪声的情况可以在去噪时重新调整得到的阈值。

在MATLAB中有4种阈值函数形式[13]可以选用:(1>sqtwolog:采用固定的阈值形式，如式(1.4>，因为这种阈值形式在软门限阈值处理中能够得到直观意义上很好的去噪效果。

(2>minimaxi采用极大极小原理选择的阈值，和sqtwolog一样也是一种固定的阈值，它产生一个最小均方误差的极值，计算公式为:(2-3>(3> rigrsure:采用史坦的无偏似然估计原理进行阈值选择，首先得到一个给定阈值的风险估计，选择风险最小的阈值作为最终选择。

(4> heursure：选择启发式阈值它是sqtwolog和rigrsure 的综合，当信噪比很小时,估计有很大的噪声，这时heursure, 采用固定阈值sqtwolog。

2.3 阀值的选取阈值化处理的关键问题是选择合适的阈值如果阈值(门限> 太小,去噪后的信号仍然有噪声存在。

相反,如果太大,重要信号特征将被滤掉,引起偏差。

从直观上,对于给定小波系数,噪声越大,阈值就越大。

大多数阈值选择过程是针对一组小波系数,即根据本组小波系数的统计特性,计算出一个阈值。

Donoho 等提出了一种典型阈值选取方法,从理论上给出并证明阈值与噪声的方差成正比,其大小为：(2-4>3. 小波消噪的MATLAB实现MATLAB中的小波工具包提供了全面的小波变化及其应用的各种功能，其中小波去噪方面实现Donoho-Johnstone等的去噪算法，而且可以选择使用图形界面操作工具或者去噪函数集合两种形式，图形界面操作工具直观易用，而利用函数集合可以实现更灵活强大的功能。

我们利用小波去噪函数集合在中MATLAB 作了一系列实验，充分体会到了小波去噪的强大功能。

3.1小波去噪函数集合下面是几个最为常用的小波去噪函数[14]：1> x=wnoise(fun,n>:产生Donoho-Johnstone设计的6种用于测试小波去噪效果的典型测试数据，函数根据输入参数fun的值输出名为“blocks”,“bumps”,“heavy”,“doppler”,“quadchirp”或“mishmash”的6种函数数据，数据长度为2n。

这6种测试数据在验证和仿真实验时非常有用。

2）[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,level,wname>:最主要的一维小波去噪函数。

其中输入参数为输入需要的信号，tptr为2.2节中4种阀值形式，sorh设定为“s”表示用软门限阀值或硬门限阀值处理。

2.2节中说过4种阈值形式是基于信号水平为1的高斯白噪声模型推导得到的，当噪声不是白噪声时，必须在小波分解的不同层次估计噪声水平，scal=“one”不进行重新估计，scal=“sln”只根据第一层小波分解系数估计噪声水平,scal=“mln”在每个不同的小波分解层次估计噪声水平，根据scal参数的设定，wden<）函数决定最终应用于每一个小波分解层次的阀值函数。

最后两个参数level和wname表示利用名为wname的小波对信号分解结构[cxd,lxd]。

还有功能更强大的用于一维或二维小波去噪或压缩的函数wdencmp(>。

3> thr=thselect(x,tptr>:去噪阀值选择函数。

4> y=wthresh(x,sorh,t>：对信号x做阀值为t的门限阀值处理。

3.2 小波去噪验证仿真实验信号是由wnoise(>函数产生的含标准的高斯白噪声信噪比为3的heavy sine信号，用wden(>函数进行去噪处理[15][16].1>首先产生一个长度为210点，包含高斯噪声的heavy sine信号及heavy sine 含噪信号, 其噪声标准差为3 , 如图3.1a及b所示。

2>利用‘sym8’小波对信号分解，在分解的第5层上，利用软阈值法去噪，结果如图3.1c 所示3>同样的条件下,利用固定阈值选择算法对信号去噪，结果如图3.1d 所示图3-1 小波去噪验证仿真图<a）为原始信号<b）为含噪信号<c）为软阀值去噪信号<d）为硬阀值去噪信号验证仿真程序如下：x=wnoise(3,10>。

ind=linspace(0,1,2^10>。

subplot(4,1,1>。

plot(x>。

title('(a>'>；[x,noisyx]=wnoise(3,10,3,2^10>。

subplot(4,1,2>。

plot(noisyx>。

title('(b>'>；xd=wden(x,'rigrsure','s','sln',5,'sym8'>。