matlab 实现语音增强(含维纳滤波、谱减法、卡尔曼滤波三种实现方法)下载 [问题点数:0分]

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关于卡尔曼滤波和卡尔曼平滑关系的理解
对比分析<em>卡尔曼滤波</em>(Kalman Filter)和卡尔曼平滑(Kalman smoother)的不同,提醒注意卡尔曼平滑在离线数据处理中的重要作用。
kalman滤波的语音降噪matlab程序
采用kalman滤波算法,对含噪声的语音信号进行降噪,能够取得较好的效果。
滤波算法:卡尔曼滤波
这两天学习了一些<em>卡尔曼滤波</em>算法的相关知识。相比其它的滤波算法,<em>卡尔曼滤波</em>在对计算量需求非常之低,同时又能达到相当不错的滤波结果。 1. 算法原理 网上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/对<em>卡尔曼滤波</em>讲解的十分形象透彻,国内也有这篇文章的中文翻译版,链接:https://blog.csdn.net/...
维纳滤波卡尔曼滤波语音增强的程序
做<em>语音增强</em>了两种基本<em>方法</em>,kalman滤波和<em>维纳滤波</em>的<em>方法</em>。希望对学习增强的同学有帮助。
基于谱减法语音增强处理
该程序是基于谱<em>减法</em>的<em>语音增强</em>程序,用<em>matlab</em><em>实现</em>,取得了很好的效果。
基于维纳滤波语音增强及优化
基于<em>维纳滤波</em>的<em>matlab</em><em>实现</em>和优化,加入了谱<em>减法</em>和LPC等在<em>语音增强</em>中的应用
语音增强报告(谱减法维纳滤波
<em>语音增强</em>报告(谱<em>减法</em>和<em>维纳滤波</em>) <em>matlab</em>编程<em>实现</em>
基于对数MMSE的语音增强算法
基于对数MMSE的<em>语音增强</em>算法原理
小波变换进行语音增强matlab代码
小波变换进行<em>语音增强</em>的<em>matlab</em>代码,经过测试,效果可以,语音噪声大大减弱。
有效的硬和软的阈值语音增强 matlab代码
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【Kalman】卡尔曼滤波Matlab简单实现
  本节<em>卡尔曼滤波</em>Matlab<em>实现</em>是针对线性系统估计的,仅为简单仿真。 1.离散时间线性动态系统的状态方程   线性系统采用状态方程、观测方程及其初始条件来描述。线性离散时间系统的一般状态方程可描述为   其中,X(k) 是 k 时刻目标的状态向量,V(k)是过程噪声,它是具有均值为零、方差矩阵为 Q(k) 的高斯噪声向量,即     Q(k)是状态转移矩阵, G(k)是过程噪声增益...
语音降噪/语音增强的几种算法
本文介绍几种简单的降噪算法:自适应滤波器/谱<em>减法</em>/<em>维纳滤波</em>法。
使用matlab对信号进行经典谱估计
使用<em>matlab</em>对信号进行经典谱估计功率谱和频谱谱估计<em>matlab</em>做信号预处理经典谱估计法1:相关图估计周期图法 部分内容摘自 https://blog.csdn.net/liusandian/article/details/53386581 功率谱和频谱 先简要说计算: 功率谱:信号先自相关再作FFT 频 谱:信号直接作FFT 功率谱: 信号的传播都是看不见的,但是它以波的形式存在着,这类信号会...
用MATLAB程序实现的语音基本谱减法
完全的MATLAB程序,以运行成功,每一句代码后面都有注释,可以很好帮助理解程序,如还有不懂,请用MATLAB的内部help
单通道语音增强维纳滤波(二)
2.1 迭代<em>维纳滤波</em>算法简介  利用迭代思想去近似求解<em>维纳滤波</em>的非因果解,是用因果系统去<em>实现</em>非因果<em>维纳滤波</em>的一种方式。其基本思想为:先用带噪语音去初始化增强语音,然后计算得到增益函数,并利用对带噪语音进行滤波,得到新的增强信号,随后重复计算增益函数,再对带噪语音进行滤波,得到新的增强语音,如此迭代数次后的增益函数值即为所求(这里的 表示迭代的次数)。  接下来,介绍一下以迭代方式求解<em>维纳滤波</em>的几
语音增强-理论与实践----笔记-谱减法
谱<em>减法</em>降噪 1: ref the <em>语音增强</em>-理论与实践 <em>语音增强</em>-理论与实践----笔记-谱<em>减法</em> 关于谱<em>减法</em>降噪,在噪声为加性噪声的前提下,区分出带噪语音帧与噪声帧,通过带噪语音帧的幅度谱或者功率谱减去估计出来的噪声谱,使用原带噪语音的相位结合减去噪声谱后的估计语音谱,恢复出估计语音即增加后的语音。如下公式中 带噪语音=y(n)----Y(w) 估计噪声= d(n)-----D(w
减法语音增强Matlab
谱<em>减法</em><em>语音增强</em> 用Matlab是<em>实现</em>谱<em>减法</em><em>语音增强</em>达到消噪
LMS语音信号去噪matlab代码
LMS语音信号去噪<em>matlab</em>代码,可以对一段较长的语音信号进行去噪
通俗理解卡尔曼滤波器原理及matlab实现
<em>卡尔曼滤波</em>器又叫最佳线性滤波器,有很多好处,比如说:<em>实现</em>简单,而且又是一个纯时域的滤波器,不需要进行频域变换,所以在工程上有很多应用。 假设有一辆小汽车在路上行驶,用位置和速度来表示当前的状态,x=【】,u向前或向后的加速度, 另外驾驶员也可以踩刹车或者踩油门,u表示汽车的控制量,如果没有踩油门,也没有踩刹车,那么u=0。 p t就是间隔时间。 我们观察这两个公式,会发现:输出变量是两个输入变量的...
语音增强(speech enhancement)中英文版+书后所提到的MATLAB代码
学习<em>语音增强</em>的同学们,这文件包含中英文加代码。非常适合学习。
语音增强matlab实现代码
<em>语音增强</em>的<em>matlab</em> <em>实现</em>代码,包括一些声音资源等等。。
基于MATLAB谱减法,改进的谱减法语音信号降噪
算法带有部分注释,可读性较好,将代码复制到MATLAB打开,修改下录音文件路劲,路劲为你你自己录的语音文件所在处,既可以运行,无任何错误!
减法实现语音增强
基于谱<em>减法</em>的<em>语音增强</em><em>实现</em>,内含改进的谱减算法,可减少音乐噪声
单通道语音增强维纳滤波(三)
3.1 非迭代<em>维纳滤波</em>算法简介  上一节中主要介绍了一些利用迭代的<em>方法</em>去近似求解非因果解的<em>维纳滤波</em>增益函数的算法,并且实验结果也表明,利用迭代<em>方法</em><em>实现</em>的非因果解<em>维纳滤波</em>具有不错的消噪性能。而这一节中,我将着重介绍几种用非迭代的<em>方法</em>去求解的算法,并对它们进行详细的理论分析和实验验证。   非迭代<em>维纳滤波</em>算法的思想很简单,就是求解下面的非因果解形式的增益函数方程: 其中,和 分别表示估计的纯净语音功
语音增强减谱法c程序
<em>语音增强</em>减谱法程序,c语言编写,运行良好。
基于IMCRA算法的语音增强方法
一种基于统计的噪声估计<em>方法</em>,可以用于<em>语音增强</em>。采用IMCRA算法,对各个频带噪声进行估计,然后进行噪声消除<em>实现</em><em>语音增强</em>。
语音增强(speech enhancement)中英文版+书后所提到的MATLAB代码下载
学习<em>语音增强</em>的同学们,这文件包含中英文加代码。非常适合学习。 相关<em>下载</em>链接://download.csdn.net/download/qq_35025662/10420754?utm_source=b
基于matlab语音增强
用<em>matlab</em><em>实现</em>的<em>语音增强</em>算法,效果还算不错,一起学习下!
利用Python实现卡尔曼滤波算法
1、<em>实现</em>代码 Q = 0.00001 R = 0.1 P_k_k1 = 1 Kg = 0 P_k1_k1 = 1 x_k_k1 = 0 ADC_OLD_Value = 0 kalman_adc_old = 0 def kalman(ADC_Value): global kalman_adc_old global P_k1_k1 Z_k = ADC_Value ...
卡尔曼滤波器的两种python实现方法:(1)opencv自带的cv2.KalmanFilter (2)pykalman算法库
预备知识: <em>卡尔曼滤波</em>的理论知识: 具体的理论知识可参考以下博文,非常感谢相关博主的贡献: (1)https://blog.csdn.net/u013453604/article/details/50301477 (2)https://blog.csdn.net/NNNNNNNNNNNNY/article/details/53964823 (3)https://blog.csdn.n...
维纳滤波降噪和语音增强
我喜欢的智慧石资源: <em>维纳滤波</em>降噪和<em>语音增强</em>
卡尔曼,维纳滤波器去噪比较
<em>实现</em>和比较了卡尔曼和<em>维纳滤波</em>器的去噪性能,MATLAB代码可运行
基于谱减法的音频信号噪声抑制算法实现理论知识学习总结
一、内容 1. 音频信号噪声抑制原理 2. 谱<em>减法</em>的原理和相关算法 3. WAV音频文件的格式 二、音频信号噪声抑制原理 2.1语音和噪声 1、冲激噪声 冲激噪声的时域波形是类似于冲激函数那样的窄脉冲,常见的消除冲激噪声的方式有两种: (1)对带噪语音信号的幅值求均值,将该均值作为判断的标准,超过该标准的视作噪声,在时域将其滤除。 (2)当噪声不太密集的时候,可以通过某...
减法语音增强matlab程序
谱<em>减法</em>的<em>语音增强</em>程序,谱<em>减法</em>原理请参看 http://www.docin.com/p-104201389.html#
用C语言实现减法
该例程非常详细的<em>实现</em>了语音信号处理中的谱<em>减法</em>,具有很强的实践意义,希望可以帮到大家
Audio Source Separation and Speech Enhancement
作者:Emmanuel Vincent 传统信号处理+深度学习语音分离/增强 Tuomas Virtanen Sharon Gannot
减法
博主最近转战<em>语音增强</em>研究,刚学习了最基础也是最成熟的<em>方法</em>——谱<em>减法</em>,最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大,比较详细,<em>matlab</em>源
基本谱减法去噪
在语音去噪中最常用的<em>方法</em>是谱<em>减法</em>,谱<em>减法</em>是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法,该算法利用加性噪声与语音不相关的特点,在假设噪声是统计平稳的前提下,用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱,与含噪语音频谱相减,从而获得语音频谱的估计值。谱<em>减法</em>具有算法简单、运算量小的特点,便于<em>实现</em>快速处理,往往能够获得较高的输出信噪比,所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生具有
语音降噪(LMS,谱减法和维纳lvbo)
文章为转载,原来地址:http://blog.csdn.net/kaixinshier/article/details/72477679?locationNum=5&amp;amp;fps=1概述:现实生活中,语音信号一般都带有噪声,在进一步处理信号前(如语音识别,语音编码),往往要对信号进行降噪,本文介绍几种简单的降噪算法:自适应滤波器/谱<em>减法</em>/<em>维纳滤波</em>法。随着信噪比的减小,降噪<em>方法</em>处理的效果也随之变差...
减法(Spectral Subtraction)进行降噪
谱<em>减法</em>是一种利用语音信号的短时平稳特性,从带噪声的语音信号短时谱中减去噪声的短时谱,从而得到纯净语音的频谱。 该<em>方法</em>是针对宽带声音信号去噪的<em>方法</em>,对加性噪声效果比较好。下面是我个人总结的一个流程: 其中谱减部分具体有<em>三种</em><em>方法</em>: (1)利用幅度谱进行谱减。 (图中④式) (2)利用功率谱进行谱减。 (图中⑤式,alpha取2) (3)alpha-beta法进行改进,可以减少音
减法及小波去噪对语音增强好包含语音增强效果评测代码(很全)(.m)
本人毕设<em>语音增强</em>全套代码,呕心沥血之作,买到就是赚到(.m)
减法语音增强MATLAB
最原始的谱<em>减法</em><em>语音增强</em>,适合还没入门的学弟学妹们看看
基于维纳滤波语音增强研究
该资源是基于<em>维纳滤波</em>的<em>语音增强</em>研究与仿真<em>实现</em>,在去噪方面有不错的效果。
减法语音降噪的Python实现
谱<em>减法</em>语音降噪的Python<em>实现</em> 本文是参考 [投稿]谱<em>减法</em>语音降噪原理 Matlab版本的代码,采用Python<em>实现</em>的。具体的降噪原理请参阅上文。 下面是谱<em>减法</em>语音降噪的Python<em>实现</em> 文件speech_enhanced.py #!/usr/bin/env python import numpy as np import wave import nextpow2 impor
音频噪声抑制(7):利用基本谱减法实现噪声抑制
高二的时候吧,我们拍过一部校园DV剧…《十六岁的伤悲》……班上的大叔用Cool Edit Pro这个软件,给剧中的旁白去了噪声。大致过程是这样的(Cool Edit Pro 去噪)1. 在录音的时候,先空出几秒不说话,相当于是在录环境噪声;2. 然后开始录配音演员的声音;3. 用Cool选出前面那段噪声,分析一下噪声的参数;4. 把整段音频选中,导入刚刚分析出来的参数<em>实现</em>降噪处理。有点神奇。7年过...
深入浅出谱减法去噪
在语音去噪中最常用的<em>方法</em>是谱<em>减法</em>,其基本思想是通过静音段(噪声段)估计语音中的噪声成分,然后将含噪声语音减去估计的噪声就得到了纯净的语音。 思考1,:谱<em>减法</em>适用于整个语音中都有稳定的噪声成分。 思考2:静音段如何控制是否需要端点检测,还是手动调节? 思考3:估计的噪声如何描述(每一帧中的平均能量)。 思考4:如何减去噪声? 带着这些思考我们开始对谱<em>减法</em>原理上的探索。 语音的事件
减法降噪
本文是音频处理的朋友icoolmedia(QQ:314138065)的投稿。各位做视音频技术朋友如果好的原创技术文章并希望通过我的博客分享给大家,也欢迎投稿到我的邮箱:leixiaohua1020@126.com,我会选择内容合适的文章注明作者及联系方式后进行发布。希望通过这种方式帮助大家结交更多的同道中人~ 谱<em>减法</em>语音降噪基本原理 谱减算法为最早的语音降噪算法
语音知识回顾和总结------短时时域分析
又见面了……!继续回顾上次的内容,上次主要是说语音的预处理,预处理包括预加重,加窗分帧。其实还是不难的,主要考虑语音是个特殊的,具有短时平稳性。        接下来,我们来说下语音的时域性质,时域就是随时间变化的,时域我们可以考虑波形,可以用示波器去观察。时域分析比较简单,直观,物理意义明确。        短时时域分析包括短时能量,短时过零率,短时自相关函数,短时平均幅度差函数等。下面一个
MMSE谱减法语音增强算法
一个<em>语音增强</em>的谱<em>减法</em>程序,MATLAB写的,对于研究语音信号处理的人有用
基于维纳滤波语音增强算法
基于<em>维纳滤波</em>的<em>语音增强</em>算法,有比较好的效果
噪声抑制中先验信噪比与后验证信噪比的关系
噪声抑制算法中,谱减算法用的是后验证信噪比,<em>维纳滤波</em>器使用的是先验信噪比,MMSE算法既用到了先验信噪比,也用到了后验信噪比,那么,自然提出一个问题,在降噪过程中,先验信噪比与后验信噪比到底那个作用比较大。这个结论其实通过验证可以得出,先验信噪比是影响噪声抑制的主要参数,后验信噪比是辅助参数。   那么先验信噪比与后验信噪比它们之间又有什么关系,这里做一个分析。中间如有不清楚的地方,可以到群(
带有频谱分析的谱减法语音增强代码
在Matlab中<em>实现</em>的谱<em>减法</em><em>语音增强</em>,输出波形图及语谱图.其中noisegen是自定义的噪声添加函数
基于谱减法的声音去噪
转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/谱<em>减法</em>模型实际听觉环境中,肯定是含有噪声的,那掺杂有噪声的声音信号中原声音信号和噪声信号是如何体现的呢?一种普遍被使用的<em>方法</em>是:采集到的声音信号永远都是原信号与噪声信号的叠加,即模型是信号的直接叠加,这就要满足:原信号与噪声信号不相关。其实有些情况下这个条件是不满足的,所以依然有很多其他的模型,如有人认为原信
深入浅出讲解谱减法
在语音去噪中最常用的<em>方法</em>是谱<em>减法</em>,其基本思想是通过静音段(噪声段)估计语音中的噪声成分,然后将含噪声语音减去估计的噪声就得到了纯净的语音。 思考1,:谱<em>减法</em>适用于整个语音中都有稳定的噪声成分。 思考2:静音段如何控制是否需要端点检测,还是手动调节? 思考3:估计的噪声如何描述(每一帧中的平均能量)。 思考4:如何减去噪声? 带着这些思考我们开始对谱<em>减法</em>原理
[投稿]谱减法语音降噪原理
本文是音频处理的朋友icoolmedia(QQ:314138065)的投稿。各位做视音频技术朋友如果好的原创技术文章并希望通过我的博客分享给大家,也欢迎投稿到我的邮箱:leixiaohua1020@126.com,我会选择内容合适的文章注明作者及联系方式后进行发布。希望通过这种方式帮助大家结交更多的同道中人~谱<em>减法</em>语音降噪基本原理谱减算法为最早的语音降噪算法之一,它的提出,基于一个简单的原理
减法原理PPT
详尽的介绍了谱<em>减法</em>的原理以及改进的谱<em>减法</em>的原理,及其对二者的比较。
维纳滤波降噪
从噪声中提取信号波形的各种估计<em>方法</em>中,维纳(Wiener)滤波是一种最基本的<em>方法</em>,适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号(波形),而不只是它的几个参量。 <em>维纳滤波</em>器的优点是适应面较广,无论平稳随机过程是连续的还是离散的,是标量的还是向量的,都可应用。对某些问题,还可求出滤波器传递函数的显式解,并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成<em>维纳滤波</em>器。
语音增强与现状趋势分析
本文主要的参考文献来自于语音及语言信息处理国家工程实验室的一篇演讲报告 1、<em>语音增强</em>的目标: 受体是机器,目标是提高语音的可懂度(intelligibility) 受体是人,目标是提高语音的质量(quality) 2、<em>语音增强</em>的任务: 语音降噪、语音分离、语音解混响,增强技术很多情况下并不是独立的,而是需要联合处理和优化。例如,语音...
语音增强原理之增益因子
上次关于<em>语音增强</em>的原理讲说了噪声估计问题,这次打算说下增益因子如何确定,也就是当噪声已知后,如何进行去噪的问题(把增益因子与带噪语音相乘即可)。这里主要说下MMSE滤波,顺带说下谱<em>减法</em>、<em>维纳滤波</em>。当然也有其它方式来<em>实现</em><em>语音增强</em>的,比如基于矩阵分解原理的子空间法、基于自适应滤波器的降噪,有的<em>方法</em>icoolmedia比较清楚,有的也还在学习之中,同时也欢迎各位朋友就不足之处批评指正。   先说下经典
卡尔曼语音增强
基于卡尔曼kalman滤波<em>方法</em>的<em>语音增强</em><em>matlab</em>代码
逆滤波和维纳滤波(附Matlab完整代码)
一、实验目的        利用逆滤波和<em>维纳滤波</em>,对Lena加噪运动模糊降质图像进行复原,比较不同参数选择对复原结果的影响。二、实验内容1)     输入Lena图像,对图像进行运动降质;降质模型:2)     对图像叠加高斯白噪声;3)     寻找最佳逆滤波半径r;4)     逆滤波;5)     IFFT,展示结果;6)     再寻找最佳<em>维纳滤波</em>K值;7)     <em>维纳滤波</em>;8)    ...
约束复原与维纳滤波(数学原理与MATLAB实现
<em>维纳滤波</em>法是一种统计<em>方法</em>,是建立在图像和噪声都是随机过程,图像和噪声不相关的基础上,由此得到的结果在图像统计平均意义下是最优的。本文将深入研究著名的<em>维纳滤波</em>,特别是其背后的数学原理。这也涉及到了限制性图像复原和非限制性图像复原的一些话题
图像去模糊(维纳滤波
在数学应用上,对于运动引起的图像模糊,最简单的<em>方法</em>是直接做逆滤波,但是逆滤波对加性噪声特别敏感,使得回复的图像几乎不可用。最小均方差(维纳)滤波用来去除含有噪声的模糊图像,其目标是找到未污染图像的一个估计,使它们之间的均方差最小,可以去除噪声,同时清晰化模糊图像。
维纳滤波matlab实现
<em>维纳滤波</em>的<em>matlab</em><em>实现</em>,清华大学数字图像处理作业,测试图像
语音信号处理基础——简易VAD函数
Voice Activity Detection (VAD) 在语音信号处理中,例如<em>语音增强</em>,语音识别等领域有着非常重要的作用。它的作用是从一段语音(纯净或带噪)信号中标识出语音片段与非语音片段。   例如,在<em>语音增强</em>中,我们希望从带噪语音信号中剔除噪音,得到纯净的语音信号,第一步就是提取噪音信息。通常的思路是通过VAD函数得到非语音片段,而非语音片段可以认为是纯噪音片段。从而可以从纯噪音信号
基于谱减法的音频信号噪声抑制的Matlab和C语言分别实现并对比
一、语音和噪声 1、冲激噪声 冲激噪声的时域波形是类似于冲激函数那样的窄脉冲,常见的消除冲激噪声的方式有两种: (1)对带噪语音信号的幅值求均值,将该均值作为判断的标准,超过该标准的视作噪声,在时域将其滤除 (2)当噪声不太密集的时候,可以通过某些点内插的<em>方法</em>避开或者平滑掉冲激点,从而从语音信号中去掉冲击噪声。 2、周期噪声 常见的噪声是50Hz的交流电产生的周期噪声。在频谱图上展现为...
维纳滤波程序
是一个<em>matlab</em>的<em>维纳滤波</em><em>语音增强</em>代码,能很好的<em>实现</em>功能
语音增强简介
1.<em>语音增强</em>的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音。但由于噪声信号都是随机产生的,而且产生的原因和特性相当复杂,因此,完全消除噪声几乎不可能。 实际<em>语音增强</em>的目标主要有,提高语音质量和可懂度这两个指标。 <em>语音增强</em>技术是语音处理的一个重要技术,多年来学者们不懈努力,寻求各种优良的<em>语音增强</em>算法。在近三年的研究中,各种<em>语音增强</em><em>方法</em>不断被提出, 如基于小波变换的<em>方法</em>,基于人耳掩蔽效应的<em>方法</em>,基
LPC方法维纳滤波方法处理语音信号Matlab
用LPC和<em>维纳滤波</em><em>方法</em>处理语音信号,仅供参考!!! 有说明文档!!!
图像恢复技术之Matlab中的维纳滤波代码复现
k=0.001;blur=g;bf = fftshift(fft2(blur));[M,N]=size(blur);H=zeros(M,N);rad= 5;length = 2*rad+1;psf=zeros(length,length);for i=1:length for j=1:length if(( (i-rad-1)*(i-rad-1) + (j-rad-1)*(j-rad-1) ) <
改进的维纳滤波matlab代码
<em>维纳滤波</em>的<em>matlab</em>代码:主要针对图像, 输入原始图像和模糊核的尺寸,得到<em>维纳滤波</em>图像
数字图像处理维纳滤波Matlab代码分享
数字图像处理<em>维纳滤波</em>Matlab代码分享,另外有高斯滤波Matlab代码,有需要的同学请点击关注查看
音频噪声抑制(2):维纳(Wiener)滤波器篇
之前的文章讲了使用经典滤波器来抑制噪声。Review:噪声抑制之经典滤波器篇里面提到,“用经典滤波器抑制噪声,非常简单。如果噪声的功率谱PSD和有用信号功率谱PSD没有重叠的话,那可以<em>实现</em>非常好的效果。但是,如果有重叠,去噪的效果就不是特别理想了。因为在复指数信号空间里面,没办法把有用信号和噪声信号分离啊。”正是由于“噪声谱和有用信号谱可能重叠”,所以发展了<em>维纳滤波</em>器。前面的文章对<em>维纳滤波</em>器的设计...
七种滤波方法matlab实现和测试
创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果。同时用七中滤波<em>方法</em>测试。 混合信号Mix_Signal_1 = 信号Signal_Original_1+白噪声。 混合信号Mix_Signal_2 = 信号Signal_Original_2+白噪声。 1.巴特沃斯低通滤波器去噪 巴特沃斯滤波器适合用于信号和噪声没有重叠的情况下。下图是巴特沃斯对两个信号的滤波
减法降噪(python实现
#!/usr/bin/env python import numpy as np import wave import math import ctypes as ct class FloatBits(ct.Structure): _fields_ = [ ('M', ct.c_uint, 23), ('E', ct.c_uint, 8), ...
语音增强算法及实现
AGC(自动增益控制)的代码<em>实现</em>,其中注释部分对AGC算法进行了详细介绍
3种模糊图像去噪:中值滤波、维纳滤波和全变分去噪
文件包含了3中模糊图像去噪的源代码和分析,是在前人的基础上总结的。直接运行即可。环境是<em>matlab</em>7.0 .是一门课的期末作业。
维纳滤波LMS matlab
% LMS算法 现代数字信号处理及其应用 4.4.4 close all clc % 期望信号d(n) d = zeros(1,N); % 2抽头<em>维纳滤波</em>器,迭代次数为N W = zeros(2, N); % 2抽头<em>维纳滤波</em>器输入信号 u = zeros(1, N); % 2抽头<em>维纳滤波</em>器输出信号,即期望信号的估计 y = zeros(1, N); % 2抽头<em>维纳滤波</em>器输出误差,即y(n) -
维纳滤波器---看完必懂(不懂再看一遍就懂)
首先我们讨论一下什么叫滤波器,一个滤波器就是一段含有噪声的信号,经过这个滤波器之后,变成了另一个信号,只不过,这个信号比较特殊,它和原来的信号有联系,这个联系就是现在的信号是原来信号的+噪声信号。这就是输出信号,和输入信号的相关性。 既然滤波器就是这么一个东西h(n),我们现在就只去寻找或者设计一个这样的,可以<em>实现</em>h(n)的黑匣子。 我们知道无论什么系统,它的输入,输出和系统之间都满足这么一个
维纳滤波Matlab实现
代码是数学建模的时候找的,可以直接运行,里面有两段代码和一张图片,可以自己去更改测试,希望能够帮到大家。
图像复原之维纳滤波
<em>维纳滤波</em>也称最小均方误差滤波,它能处理被退化函数退化和噪声污染的图像。该滤波<em>方法</em>建立在图像和噪声都是随机变量的基础之上,目标是找到未污染图像f(x,y)的一个估计,使它们之间的均方误差最小,即,其中E{.}是参数期望值。在假设噪声和图像不相关,其中一个或另一个有零均值,且估计中的灰度级是退化图像中灰度级的线性函数的条件下,均方误差函数的最小值在频率域由如下表达式给出:
使用 matlab 数字图像处理(十)—— 维纳滤波复原
逆滤波只能解决只有退化函数,没有加性噪声的问题。<em>维纳滤波</em>又称最小均方误差滤波,综合考虑了退化函数和噪声。均方误差由下式给出: e2=|f(x)−f^(x)|2 e^2=|f(x)-\hat f(x)|^2 假定噪声与图像是不相关的,复原图像的最佳估计可用下式表示: F^(u,v)=[HH(u,v)|H(u,v)|2+Sn(u,v)/Sf(u,v)]G(u,v) \hat F(u,v)=\left
语音增强减法
用<em>matlab</em>7仿真<em>实现</em>的经典谱<em>减法</em>,<em>语音增强</em>程序,保证有用!
Wiener维纳滤波基本原理及其算法实现
To learn, to share, to debate, then comes progress.1.算法背景:信号滤波的实质为从观测信号中提取有效信号,随着数学理论的发展与实际应用的需求,基于不同原理的滤波<em>方法</em>被不断地提出来,虽然依据的准则,推导的过程各有差异,但最终的目的均是减小信号估计的误差,使滤波系统的输出信号尽可能地接近实际信号。 Wiener滤波是第二次世界大战中,为了解决火力控制
维纳滤波消噪算法MATLAB源程序
输入信号,加入高斯白噪声,使用<em>维纳滤波</em>进行消除高斯白噪声,得要期望的信号,显示输入。噪声,加噪。除噪等信号波形
语音增强算法的概述[转]
选自:http://www.cnblogs.com/chunge2050/p/3159158.html 本课题隶属于学校的创新性课题研究项目。2012年就已经做完了,今天一并拿来发表。   目录: --基于谱<em>减法</em>的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:<em>语音增强</em>技术...
MATLAB实现图像中值 均值 维纳滤波 源程序代码
clear;clc;close allI=imread('tupian.jpg');  %读入图片I=rgb2gray(I);  %rgb图转换成灰度图figureimshow(I)title('原图') I1=imnoise(I,'salt &amp;amp; pepper',0.02);  %原图添加椒盐噪声,得到添加噪声之后的图I1figureimshow(I1)title('添加椒盐噪声之后的图'...
一个牛人给java初学者的建议下载
一个牛人给java初学者的建议 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/brswbx/195713?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/brswbx/195713?utm_source=bbsseo[/url]
CSS全科教程(Word文档)下载
用Word文档讲述了CSS的详细教程,使用与网页开发以及Ajax开发。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cool_qyx/1985451?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cool_qyx/1985451?utm_source=bbsseo[/url]
sharepoint 安装图解下载
MOSS 2007的安装操作手册,很详细,按照这个文档可以建立一个简单的MOSS站点(包括如何创建AD) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wu5461272/2003956?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wu5461272/2003956?utm_source=bbsseo[/url]
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