基于最大信息熵的小波包阈值去噪语音增强算法

去噪算法在语音增强中占有极为重要的地位.而传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成部分有用语音信号的损失.为了更好地对含噪语音信号进行去噪,选用小波包分析法进行语音分解,采用一种新的阈值函数,同时基于最大信息熵的原理确定了阈值和加权阈值函数中的权因子.仿真结果表明,该算法能够很好地抑制噪声,保证重建信号质量.无论在听觉效...     

基于改进的小波阈值函数语音增强方法

传统的小波阈值去噪方法会造成有用语音信号的损失, 信噪比改善情况不理想. 通过分析小波去噪原理, 提出了一种改进的小波阈值函数语音增强方法. 该方法结合小波软、硬阈值函数去噪的优点, 克服了硬阈值函数的不连续及软阈值函数存在偏差的缺点. 该方法首先对清浊音信号进行判断, 接着采用变化的阈值对清浊音信号的小波系数进行不同的阈值处理. 仿真实验结果表明, 改进的方法非常适用于强噪声背景下的语音增强, 无论在保留含噪语音信号中的清音信息, 还是在信噪比改善指标上均优于传统的软阈值法、谱减法和听觉感知小波变换法.     

一种改进的语音数据小波阈值的去噪算法

小波阈值去噪是一种简洁有效的信号去噪方法,在信号处理领域得到了广泛应用。结合语音信号特有的频率分布特点,在软硬阈值函数的基础上,提出了一种改进的基于分解尺度的小波阈值去噪函数。仿真实验表明,该函数能够较好的滤除语音数据中的噪声,并且在更大程度上保留原始语音信息。     

Hilbert-Huang变换在语音去噪中的应用

研究语音信号噪声抑制问题,针对噪声污染干扰正确语音的传输,传统采用的HHT噪声抑制方法有多尺度滤波和阈值去噪,对所有的IMF分量进行处理,没有将IMF分量中的有用信号和噪声信号区别开来,去噪效果受到抑制.为使去噪效果更好,提出一种新的基于能量分析的阈值去噪方法,对含噪信号经过Hilbert-Huang变换后的IMF分量,对于信号和噪声能量分布的特点进行能量分析,将加噪信号中有用信号和噪声信号分离开,再利用阈值去噪方法完成去噪.通过仿真,可观察出语音信号的噪声得到了抑制,能够准确识别语音信号,并且比小波方法简单,不用选择小波基和确定分解层数,不用选择判断阈值,就能够达到或接近小波去噪的水平.     

基于小波熵自适应阈值的语音信号去噪新方法

针对语音信号去噪问题, 提出小波熵自适应阈值去噪法。首先利用小波变换分解带噪语音信号, 计算小波分解后信号子带区间的小波熵, 然后将小波熵和自适应阈值相结合确定各层高频系数的阈值门限, 采用折中指数阈值函数对各层高频系数进行去噪处理, 重构降噪后的语音信号, 最后对比小波熵自适应阈值、极大极小阈值、固定阈值和无偏风险阈值去噪方法的性能。实验结果表明, 当输入信噪比为5 dB时, 小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的, 且其输入输出信噪比曲线高于其他三种阈值去噪法的输入输出信噪比曲线, 从而证实该算法具有更好的去噪性能。     

一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法

低信噪比下,传统的小波去噪算法会造成语音信号中有用信息的损失,从而导致去噪性能的下降。针对这一问题,提出了一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法。采用谱减法去除部分噪声,再运用短时能量法判别清浊音,有效地降低了误判率;融入了小波包分解法以保护清音部分不被损失;根据各层的分解系数来动态地确定阈值,以避免过平滑真实信号;采用了一种新的阈值函数,有效弥补了软、硬阈值函数在去噪性能上的不足。仿真结果表明,该方法能较好地提高语音信号的重构质量。     

基于小波和EMD的语音信号去噪

为了解决语音信号问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了提出了一种基于经验模态分解的小波阚值去噪算法,并与小波阂值去噪法和EMD去噪效果相比较,试验结果证明,基于经验模态分解的小波去噪效果是相当有效和稳定的．为研究语音信号去噪处理提供了新的手段。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

小波变换在信号滤波去噪方面得到广泛运用。本文在小波阈值函数去噪原理的基础上,对传统的软、硬阈值函数方法和Garrote函数阈值方法进行分析,提出一种基于Garrote函数的改进型阈值函数。Matlab仿真实验表明,新的改进型阈值函数去噪效果优于传统方法。     

一种基于参数自整定的小波去噪算法研究北大核心CSCD

小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。     

基于小波包变换的动态阈值去噪方法

由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够衰减一部分语音信号中的噪声,但这些算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,以至于去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比.一种基于小波包变换和动态信噪比估计的阈值方法可以更好地解决这一问题,这种方法可以有效保护有用信号不被去除.实验结果也证明这种方法可以达到更高的信噪比.     

基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法

通过遥测信号可以获取飞行器的工作状态和环境数据,为评定性能和故障分析提供依据。本文利用小波包变换能对高频信号分解的优点,针对传统小波包去噪方法的阈值函数在处理既含突变又含平滑信号的情形下,不能在保持良好信号边缘特性与消除恒定偏差的同时,又能避免出现信号原本没有的振荡的问题,提出一种基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法,通过量化当前处理信号的平滑程度和构造介于硬阈值函数和软阈值函数之间并可切换的动态阈值函数,跟随信号变化进行去噪处理。通过算例仿真分析,验证了本文方法在处理既含突变又含平滑信号时,比传统小波包法具有更好的去噪效果。     

基于奇异值差分谱分析和蚁群算法的小波阈值降噪

针对传统小波阈值去噪阈值选取的问题,将奇异值差分谱的方法与蚁群算法相结合运用到小波阈值降噪中,提出一种小波系数双阈值寻优方法.首先将待处理含噪信号进行多尺度小波分解;之后根据每级信号小波系数的奇异值差分谱分析得到寻优的目标函数;然后根据目标函数利用蚁群算法在每级的小波系数上进行阈值寻优;最后重构经过最优阈值量化规则处理的小波系数得到降噪信号.通过对仿真信号的降噪处理表明本方法对不同特点信号的降噪效果要好于传统阈值降噪方法;对滚动轴承以及深沟球轴承的振动故障信号的降噪处理验证了方法的可行性和适用性.     

基于新阈值函数的小波去噪方法

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法,在matlab7．0中的仿真试验结果表明,新的阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阈值。     

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,并应用于图像的去噪.与Donoho的软阈值和硬阈值函数相比,这种新的阈值函数有更多的优点:可以实现能量自适应去噪;能够保存图像的边缘信息;函数的表达式简单,避免了硬阈值函数的不连续性;相比软阈值和硬阈值函数,新阈值函数更灵活.仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是信噪比都有了改善.     

改进的双变量收缩函数模型脑电信号消噪方法

针对传统小波消噪全局阈值处理独立性假设和双变量函数模型对没有父系数的最高层小波系数不做处理的缺陷,提出一种高密度离散小波变换中利用双变量收缩函数对脑电信号进行消噪的方法。子小波系数根据双变量函数实现局部自适应收缩处理。同时根据父系数趋于0时,阈值函数近似于软阈值函数,对最高尺度小波系数进行软阈值法消噪。从实际信号处理效果和客观定量指标两方面进行评价,结果表明这种改进算法都优于软阈值法、硬阈值法以及双变量收缩法。     

新阈值二进小波去噪算法在齿轮信号中的应用

在齿轮的激光检测过程中,由于各种噪声源的影响,原始信号会出现特征信息弱化的现象,影响了齿轮检测的准确性。为解决该问题,在分析传统软、硬阈值函数不足的基础上,提出了一种新阈值函数和二进小波变换相结合的去噪方法。在该方法中构建了一个可以调节的新阈值函数,该阈值随二进小波分解系数的变化以指数形式动态调整,克服了传统硬阈值函数不连续和传统软阈值函数存在偏差的问题。经仿真实验验证,该方法的信噪比和适用性具有明显的改善。     

改进阈值函数下的小波阈值降噪

小波阈值去噪是工程中常采用的一种信号处理方法,阈值函数的选取对噪声抑制的效果具有决定作用。首先介绍了小波阈值算法的基本原理;然后针对传统软阈值与硬阈值函数的缺点对其进行了适当改进,并阐述了新阈值函数的重要性质;最后通过仿真对比了不同阈值函数下的信号提取效果。结果表明,相比传统的阈值函数,新阈值函数能更有效地促进信号与噪声的分离。     

一种改进的小波阈值降噪方法性能分析

结合小波阈值降噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法的各自特点,提出了一种改进的方案。将该方法用于叠加了噪声的仿真信号进行降噪处理,采用信噪比和均方根误差作为评定降噪结果的标准,结果表明该方法得到了较好的降噪效果。