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基于LabVIEW的UWT語音信號降噪處理_黃宏緯
小波分析克服了傳統(tǒng)濾波方法的缺陷, 能同時給出信號的 各個不同頻率成分并將信號分解到各個不同的頻段上, 特別是 引入了信號多分辨率分析理論, 信號可展開為不同尺度的小波 分解,就可以用大小可變的時頻窗口觀察信號內部結構,因此,小 波分析容易找到欲處理的頻率成分進行分析處理, 從而達到濾 波的效果。 上述的信號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,這樣不僅會使 降噪后的結果出現(xiàn) Gibbs 振蕩現(xiàn)象, 而且還會破壞原始信號的 特性, 而非降采樣小波由于分解后的各層系數(shù)和原始信號的長 度均相同,因此,除了具備平移不變性的特點外,還能保留更多的 時域信息,從而可以提高信號的降噪效果。本文以常見的 db5、 coif5、sym5 等三種不同小波為基礎, 探討了非降采樣小波構造 算法在虛擬儀器中的實現(xiàn)方法, 并對一段工程上常用來指示設 備故障已解除的帶高斯白噪聲的語音信息進行濾波測試, 得到 了很好的結果。
小波分析克服了傳統(tǒng)濾波方法的缺陷, 能同時給出信號的 各個不同頻率成分并將信號分解到各個不同的頻段上, 特別是 引入了信號多分辨率分析理論, 信號可展開為不同尺度的小波 分解,就可以用大小可變的時頻窗口觀察信號內部結構,因此,小 波分析容易找到欲處理的頻率成分進行分析處理, 從而達到濾 波的效果。 上述的信號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,這樣不僅會使 降噪后的結果出現(xiàn) Gibbs 振蕩現(xiàn)象, 而且還會破壞原始信號的 特性, 而非降采樣小波由于分解后的各層系數(shù)和原始信號的長 度均相同,因此,除了具備平移不變性的特點外,還能保留更多的 時域信息,從而可以提高信號的降噪效果。本文以常見的 db5、 coif5、sym5 等三種不同小波為基礎, 探討了非降采樣小波構造 算法在虛擬儀器中的實現(xiàn)方法, 并對一段工程上常用來指示設 備故障已解除的帶高斯白噪聲的語音信息進行濾波測試, 得到 了很好的結果。
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