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基于LabVIEW的心音信号采集与小波去噪系统的实验研究

基于LabVIEW的心音信号采集与小波去噪系统的实验研究
基于LabVIEW的心音信号采集与小波去噪系统的实验研究

音频信号分析与处理

实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法; 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法; 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法; 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法; 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号(尽量保证无噪音、干扰小),也可以直接复制一段音频信号,但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析,并画出相应的图形(要求图形有标题),并打印在实验报告中(注意:把打印好的图形剪裁下来,粘贴到实验报告纸上)。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上,叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号(幅度自定,可根据音频信号的情况而定)。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统,要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后,能够滤除100KHz的干扰信号,同时保留原有的音频信号,要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形,并分析其频谱。

% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间,即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz,幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);

基于MATLAB的语音信号采集与处理

工程设计论文 题目:基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名: 班级: 学号: 指导老师:

一.选题背景 1、实践意义: 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音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.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 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,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,

是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展,受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多,根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即有限冲激响应( FIR,Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR,Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,系统函数H (z)在处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统),因而只能

基于小波变换的去噪方法

文章编号:1006-7043(2000)04-0021-03 基于小波变换的去噪方法 林克正 李殿璞 (哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001) 摘 要:分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点,提出了基于小波变换的去噪方法,且将该去噪算法 用算子加以描述,给出了具体实例.小波变换硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验,表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的.!关 键 词:小波变换;去噪;奇异性检测;多尺度分析 中图分类号:TN911.7 文献标识码:A Denoising Method Based on Wavelet Transform Lin Ke-zheng Li Dian-pu (Automation Coiiege ,Harbin Engineering University ,Harbin 150001,China ) Abstract :This paper anaiyzes the different characteristics of noise and signai under waveiet transform and proposes the denoising method based on waveiet transform.The denoising aigorithm based on waveiet transform are described with some operators.Some exampies are demonstrated.The performance of denoising with hard and soft threshoid method based on waveiet transform are compared in computer simuiation.The simuiation shows that the denoising method based on waveiet transform is very effective. Key words :waveiet transform ;denoising ;singuiarity detection ;muitiresoiution anaiysis 提取掩没在噪声中的信号是信号处理的一项重要课题.实际的信号总是含有噪声的,当待检测信号的输入信噪比很低,各种噪声幅值大、分布广,而干扰信号又与真实信号比较接近时,用传统的时域或频域滤波往往不能取得预期效果.D.L.Donoho 提出的非线性小波方法从噪声中提取信号 效果最明显[2-5] ,并且在概念上也有别于其它方 法,其主要思想有局部极大值阈值法、全局单一阈 值法[3]和局部SURE 多阈值法[4] .在此基础上,本文首先分析了信号和噪声在小波变换下的不同特 性,据此可有效地从噪声信号检出有用的信号,用算子的形式对基于小波变换的去噪方法进行了统一的描述,并提出了一种可浮动的自适应阈值选取方法. 1 小波分析基础 1.1 信号的小波变换 [1] 设母波函数是!(t ),伸缩和平移因子分别为a 和6,小波基函数!a ,6(t ) 定义为!a , 6(t )=1! a !(t -6 a )(1)式中,6"R ,a "R -{0}. 函数f (t )" 2 (R ) 的小波变换W a ,6(f )定义为 W a ,6(f )==1!a # - f (t )!(t -6 a )d t (2)小波变换W a ,6(f )就是函数f (t )" 2 (R ) 在对应函数族!a ,6(t )上的分解.这一分解成立的前提是母波函数!(t )满足如下容许性条件 !=# 0I ^!(")I 2" d "< (3)式中^!(")是!(t )的傅立叶变换.由小波变换W a ,6(f ) 重构f (t )的小波逆变换# 收稿日期:1999-10-22;修订日期:2000-7-20;作者简介:林克正(1962-),男,山东蓬莱人,哈尔滨工程大学博士研究生,哈尔滨理工大学副教授,主要研究方向:小波分析理论及图像处理. 第21卷第4期哈尔滨工程大学学报Voi.21,N.42000年8月Journai of Harbin Engineering University Aug.,2000

实验九 音频信号采集及处理

音频信号采集及处理程序代码及实验结果图: [voice,fs]=audioread('notify.wav');%声音读取 sound(voice,fs); %声音回放 n=length(voice);%计算长度 voice1=fft(voice,n); %快速傅里叶变换 figure(1);subplot(2,1,1);plot(voice); %绘出时域波 xlabel('t');ylabel('amp');%坐标名称 title('初始音频信号时域波形');grid on; subplot(2,1,2);plot(abs(fftshift(voice1))); %绘出原始音频信号频谱 title('初始音频信号频域波形'); xlabel('f');ylabel('amp');grid on; t=0:1/fs:(n-1)/fs; noise=0.05*sin(2*pi*100000*t');%100kHz正弦波噪声 s=voice+noise;%加噪后的音频信号 pause;sound(s,fs); %播放加噪的语音 n=length(s); S=fft(s,n);%计算频谱 figure(2);subplot(2,1,1);plot(s);%画出加噪之后的音频信号时域波 形 title('加噪声后的音频信号时域波形'); xlabel('t');ylabel('amp');grid on; subplot(2,1,2);plot(abs(fftshift(S)));%零频移到频谱中心后,绘制加噪 之后的音频信号频谱 xlabel('f');ylabel('amp'); title('加噪声后的音频信号频域波形');grid on; pause; rp=2; rs=80; Ft=8000;Fp=1000;Fs=1300; wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft; %求出待设计的模拟滤波器的边界频率 [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %低通滤波器的阶数和截止频率 [b,a]=butter(n,wn,'s'); %S域频率响应的参数即:滤波器的传输函数 [bz,az]=bilinear(b,a,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换 [h,w]=freqz(bz,az); figure(3);plot(w*fs/(2*pi),abs(h));%绘制IIR低通滤波器特性曲线 title('IIR低通滤波器特性曲线');grid on; z=filter(bz,az,s); %滤波 pause;sound(z,fs); %回放滤波后的信号 Z=fft(z); %滤波后的信号频谱 figure(4);subplot(2,2,2);plot(z);%绘制低通滤波后的音频信号时域

对语音信号进行分析及处理资料

一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解; 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力; 3.培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣; 二、设计过程 1、语音信号的采集 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。 采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实 采样定理又称奈奎斯特定理,在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时,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。 利用Windows下的录音机,录制了一段发出的声音,内容是“数字信号”,时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据,赋给变量x1,返回频率fs 44100Hz,比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析 (1)首先画出语音信号的时域波形; 程序段: x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点

plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); (2)然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性; y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); (3)产生高斯白噪声,并且对噪声进行一定的衰减,然后把噪声加到信号中,再次对信号进行频谱特性分析,从而加深对频谱特性的理解; d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=,通带最大衰减dB 11=δ,阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=,阻带截止频率 Hz f st 1200=, 通带衰减1δ≤1dB ,阻带衰减 2δ≥ 100dB 。 (3)IIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 30=,通带最大衰减dB A P 1=。 (4)(4)FIR 高通滤波器的设计指标,Hz f z 1000=,Hz f p 2000=,阻带最小衰减dB A s 50=,通带最大衰减dB A P 1=。 (5)用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波,在Matlab 中,FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波,IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱,在一个窗口同时画出滤波前后

matlab小波去噪详解

小波去噪 [xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname') 式中: 输入参数x 为需要去噪的信号; 1.tptr :阈值选择标准. 1)无偏似然估计(rigrsure)原则。它是一种基于史坦无偏似然估计(二次方程)原理的自适应阈值选择。对于一个给定的阈值t,得到它的似然估计,再将似然t 最小化,就得到了所选的阈值,它是一种软件阈值估计器。 2)固定阈值(sqtwolog)原则。固定阈值thr2 的计算公式为:thr 2log(n) 2 = (6)式中,n 为信号x(k)的长度。 3)启发式阈值(heursure)原则。它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。如果信噪比很小,按rigrsure 原则处理的信号噪声较大,这时采用sqtwolog原则。 4)极值阈值(minimaxi)原则。它采用极大极小原理选择阈值,产生一个最小均方误差的极值,而不是没有误差。 2.sorh :阈值函数选择方式,即软阈值(s) 或硬阈值(h). 3.scal :阈值处理随噪声水平的变化,scal=one 表示不随噪声水平变化,scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整,scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整. 4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd]. 常见的几种小波:haar,db,sym,coif,bior haar db db1 db2 db3 db4 db5 db6 db7 db8 db9 db10 sym sym2 sym3 sym4 sym5 sym6 sym7 sym8 coif coif1 coif2 coif3 coif4 coif5 coif6 coif7 coif8 coif9 coif10 bior bior1.1 bior1.3 bior1.5 bior2.2 bior2.4 bior2.6 bior2.8 bior3.5 bior3.7 bior3.9 bior4.4

小波变换去噪基础地的知识整理

1.小波变换的概念 小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 2.小波有哪几种形式?常用的有哪几种?具体用哪种,为什么? 有几种定义小波(或者小波族)的方法: 缩放滤波器:小波完全通过缩放滤波器g——一个低通有限脉冲响应(FIR)长度为2N和为1的滤波器——来定义。在双正交小波的情况,分解和重建的滤波器分别定义。 高通滤波器的分析作为低通的QMF来计算,而重建滤波器为分解的时间反转。例如Daubechies和Symlet 小波。 缩放函数:小波由时域中的小波函数 (即母小波)和缩放函数 (也称为父小波)来定义。 小波函数实际上是带通滤波器,每一级缩放将带宽减半。这产生了一个问题,如果要覆盖整个谱需要无穷多的级。缩放函数滤掉变换的最低级并保证整个谱被覆盖到。 对于有紧支撑的小波,可以视为有限长,并等价于缩放滤波器g。例如Meyer小波。 小波函数:小波只有时域表示,作为小波函数。例如墨西哥帽小波。 3.小波变换分类 小波变换分成两个大类:离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。两者的主要区别在于,连续变换在所有可能的缩放和平移上操作,而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。 DWT用于信号编码而CWT用于信号分析。所以,DWT通常用于工程和计算机科学而CWT经常用于科学研究。 4.小波变换的优点 从图像处理的角度看,小波变换存在以下几个优点: (1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述) (2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性 (3)小波变换具有“变焦”特性,在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口),在高频段,可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口) (4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法) 另: 1) 低熵性变化后的熵很低; 2) 多分辨率特性边缘、尖峰、断点等;方法, 所以可以很好地刻画信号的非平稳特性 3) 去相关性域更利于去噪; 4) 选基灵活性: 由于小波变换可以灵活选择基底, 也可以根据信号特性和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等。 小波变换的一个最大的优点是函数系很丰富, 可以有多种选择, 不同的小波系数生成的小波会有不同的效果。噪声常常表现为图像上孤立像素的灰度突变, 具有高频特性和空间不相关性。图像经小波分解后可得到低频部分和高频部分, 低频部分体现了图像的轮廓, 高频部分体现为图像的细节和混入的噪声, 因此, 对图像去噪, 只需要对其高频系数进行量化处理即可。 5.小波变换的科学意义和应用价值

数字信处理实验内容音频信分析与处理

数字信处理实验内容音频信分析与处理 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】

数字信号处理实验内容—— 音频信号采集、分析及处理 一、实验目的 1.以音频信号为例,熟悉模拟信号数字处理过程,进一步理解数字信 号处理概念。 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时频分析方法; 3.初步掌握数字音频信号合成的方法。 4.掌握运用Matlab设计IIR和FIR滤波系统的方法; 5.掌握运用Matlab实现对加噪的音频信号进行去噪滤波的方法。锻 炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力,培养学生创新能力。 二、实验性质 综合分析、设计性实验 三、实验任务 实验内容一:windows系统中的“ding”音频信号的采集、分析、合成

1.音频信号的采集 编写Matlab程序,采集windows系统中的“ding”声,得到*.wav 音频文件,而后实现音频信号回放。 2.音频信号的频谱分析 运用Matlab软件实现对音频信号的时域分析和频域分析,并打印相应的图形,完成在实验报告中。 注意:此音频信号的频谱包含两条主要谱线,在进行频谱分析时,注意频谱的完整性,利用MATLAB实现对两条主要谱线的定位并计算谱线所对应的模拟频率。 3.音频信号的分解和合成 运用Matlab软件实现音频信号的分解与合成,将音频信号的频谱中两部分频谱成分进行分解,分别绘制出分解后的两个信号的频谱图;然后将分解后的两个信号再合成为一个新的信号,将合成后的新信号的时域、频域图与原来的信号时域、频域图相比较,绘制出对比效果图。4.音频信号的回放 运用Matlab软件实现音频信号的回放,将合成后的新信号和原音频信号分别进行回放,对比两个信号的声音效果。

小波去噪三种方法

小波去噪常用方法 目前,小波去噪的方法大概可以分为三大类:第一类方法是利用小波变换模极大值原理去噪,即根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性,剔除由噪声产生的模极大值点,保留信号所对应的模极大值点,然后利用所余模极大值点重构小波系数,进而恢复信号;第二类方法是对含噪信号作小波变换之后,计算相邻尺度间小波系数的相关性,根据相关性的大小区别小波系数的类型,从而进行取舍,然后直接重构信号;第三类是小波阈值去噪方法,该方法认为信号对应的小波系数包含有信号的重要信息,其幅值较大,但数目较少,而噪声对应的小波系数是一致分布的,个数较多,但幅值小。基于这一思想,在众多小波系数中,把绝对值较小的系数置为零,而让绝对值较大的系数保留或收缩,得到估计小波系数,然后利用估计小波系数直接进行信号重构,即可达到去噪的目的。 1:小波变换模极大值去噪方法 信号与噪声的模极大值在小波变换下会呈现不同的变化趋势。小波变换模极大值去噪方法,实质上就是利用小波变换模极大值所携带的信息,具体地说就是信号小波系数的模极大值的位置和幅值来完成对信号的表征和分析。利用信号与噪声的局部奇异性不一样,其模极大值的传播特性也不一样这些特性对信号中的随机噪声进行去噪处理。 算法的基本思想是,根据信号与噪声在不同尺度上模极大值的不同传播特性,从所有小波变换模极大值中选择信号的模极大值而去除噪声的模极大值,然后用剩余的小波变换模极大值重构原信号。小波变换模极大值去噪方法,具有很好的理论基础,对噪声的依赖性较小,无需知道噪声的方差,非常适合于低信噪比的信号去噪。这种去噪方法的缺点是,计算速度慢,小波分解尺度的选择是难点,小尺度下,信号受噪声影响较大,大尺度下,会使信号丢失某些重要的局部奇异性。 2:小波系数相关性去噪方法 信号与噪声在不同尺度上模极大值的不同传播特性表明,信号的小波变换在各尺度相应位置上的小波系数之间有很强的相关性,而且在边缘处有很强的相关

小波去噪程序代码

附录 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'); subplot(4,1,3); plot(xd); title('(c)') xd=wden(x,'sqtwolog','h','sln',5,'sym8'); subplot(4,1,4); plot(xd); title('(d)');

试验程序如下: load noisbloc; x=noisbloc; subplot(2,2,1); plot(x);title('a') xd=wden(x,'rigrsure','s','sln',5,'sym8'); subplot(2,2,2); plot(xd);title('b') p1=1/length(x)*norm(x)^2; p2=1/length(x)*norm(x-xd)^2; snr1=10*log(p1/p2) RMSE1=sqrtm(p2) xd=wden(x,'sqtwolog','h','sln',5,'sym8'); subplot(2,2,3); plot(xd);title('c') p1=1/length(x)*norm(x)^2; p2=1/length(x)*norm(x-xd)^2; snr2=10*log(p1/p2) RMSE2=sqrtm(p2) wc=0.3; N=5; [b,a]=butter(N,wc); xd=filter(b,a,x); subplot(2,2,4);plot(xd);title('d'); p1=1/length(x)*norm(x)^2; p2=1/length(x)*norm(x-xd)^2; snr3=10*log(p1/p2) RMSE3=sqrtm(p2)

小波变换去噪

小波变换的图像去噪方法 一、摘要 本文介绍了几种去噪方法,比较这几种去噪方法的优缺点,突出表现了小波去噪法可以很好的保留图像的细节信息,性能优于其他方法。 关键词:图像;噪声;去噪;小波变换 二、引言 图像去噪是一种研究颇多的图像预处理技术。一般来说, 现实中的图像都是带噪图像。为了减轻噪声对图像的干扰,避免误判和漏判,去除或减轻噪声是必要的工作。 三、图像信号常用的去噪方法 (1)邻域平均法 设一幅图像f (x, y) 平滑后的图像为g(x, y),它的每个象素的灰度值由包含在(x, y)制定邻域的几个象素的灰度值的平均值决定。将受到干扰的图像模型化为一个二维随机场,一般噪声属于加性、独立同分布的高斯白噪声。可见,邻域平均所用的邻域半径越大,信噪比提高越大,而平滑后图像越模糊,细节信息分布不明显。 (2)时域频域低通滤波法 对于一幅图像,它的边缘、跳跃部分以及噪声都为图像的高频分量,而大面积背景区和慢变部分则代表图像低频分量,可以设计合适的低通滤波器除去高频分量以去除噪声。 设f(x,y)为含噪图像,F(x,y)为其傅里叶变换,G(x,y)为平滑后图像的傅里叶变换,通过H,使F(u,v)的高频分量得到衰减。理想的低通滤波器的传递函数满足下列条件: 1 D(u,v)≤D H(u,v)= 0 D(u,v)≤D 式中D0非负D(u,v)是从点(u,v)到频率平面原点的距离,即,即D(u, v) = u2 + v2 (3)中值滤波 低通滤波在消除噪声的同时会将图像中的一些细节模糊掉。中值滤波器是一种非线性滤波器,它可以在消除噪声的同时保持图像的细节。 (4)自适应平滑滤波 自适应平滑滤波能根据图像的局部方差调整滤波器的输出。局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f*(x,y) 与原始图f(x,y) 的均方误差 e2 = E ( f (x, y) ? f *(x, y))2 最小。自适应滤波器对于高斯白噪声的处理效果比较好. (5)小波变换图像信号去噪方法 小波变换去噪法的基本思想在于小波变换将大部分有用信号的信息压缩而将噪声信息分散。对信号进行小波分解,就是把信号向L2 ( R) ( L2 ( R) 是平方可积的实数空间) 空间各正交基分量投影,即求信号与各小波基函数之间的相关系数,亦即小波变换值。“软阈值化” ( soft-thresholding) 和“硬阈值化”( hard-thresholding) 是对超过阈值之上的小波系数进行缩减的两种主要方法。一般说来,硬阈值比软阈值处理后的图像信号更粗糙,所以常对图像信号进行软 阈值的小波变换去噪。如图2 所示,横坐标代表信号( 图像) 的原始小波系数,纵坐标

MATLAB语音信号采集与处理

MATLAB课程设计报告课题:语音信号采集与处理

目录 一、实践目的 (3) 二、实践原理: (3) 三、课题要求: (3) 四、MATLAB仿真 (4) 1、频谱分析: (4) 2、调制与解调: (5) 3、信号变化: (8) 快放: (8) 慢放: (8) 倒放: (8) 回声: (8) 男女变声: (9) 4、信号加噪 (10) 5、用窗函数法设计FIR滤波器 (11) FIR低通滤波器: (12) FIR高通滤波器: (13) FIR带通滤波: (14)

一、实践目的 本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》,学会运用MATLAB的信号处理功能,采集语音信号,并对语音信号进行滤波及变换处理,观察其时域和频域特性,加深对信号处理理论的理解,并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。 此次实习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用,以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。 二、实践原理: 利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,利用MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。语音信号的“短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。 三、课题要求: ○1利用windows 自带的录音机或者其它录音软件,录制几段语音信号(要有几种不同的声音,要有男声、女声)。 ○2对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围,由此频率范围判断该段语音信号的特点(低沉or 尖锐)。 ○3利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不同采样频率(过采样、欠采样、临界采样)对信号的影响。 ○4对采集到的语音信号进行调制与解调,观测调制与解调前后信号的变化。 ○5实现语音信号的快放、慢放、倒放、回声、男女变声。

语音信号采样和频谱分析.docx

语音信号采样和频谱分析 一.实验目的 (1)掌握傅里叶变换的物理意义,深刻理解傅里叶变换的内涵; (2)了解 MATLAB对声音信号的处理指令; (3)了解计算机存储信号的方式及语音信号的特点; ( 4)加深对采样定理的理解; (5)加深学生对信号分析工程应用的理解,拓展学生在信号分析领域的综合应用能力。 二.实验内容 本实验利用 MATLAB指令录制一段语音信号,观察其时域波形并进行傅里叶变换,观察其频域的频谱。根据该信号的频谱构成,选择三种不同的采样频率重新录制该语音信号,并试听回放效果,进行比较,以验证采样定理,并了解MATLAB对声音信号的处理指令,加深对采样定理的理解。 关键词:傅里叶变换信号采样 三、实验原理 语音信号是一种连续变化的模拟信号,而计算机只能处理和记录二进制的数字信号,因此, 由自然音而得的音频信号必须用计算机的声音编辑工具,先进行语音采样,然后利用了计算机上的 A/D 转换器,将模拟的声音信号变成离散的量化了的数字信号量化和编码,变成二进制数据后才能 送到计算机进行再编辑和存储。语音信号输出时,量化了的数字信号又通过 D/A 转换器,把保存起 来的数字数据恢复成原来的模拟的语音信号。 (1)应用 MATLAB进行声音的录制(2)应用 MATLAB进行声音的播放( 3)语音信号的频谱分析。傅里叶变换建立了信号频谱的概念。所谓傅里叶分析即分析信号的频谱(频率构成)、频带宽 度等。对语音信号的分析也不例外,也必须采用傅里叶变换这一工具。对于连续时间信号 f (t ) , 其傅里叶变换 F () 为:F () f (t )e j t dt 四、实验任务 (1)应用 MATLAB进行声音的录制 在 MATLAB命令窗口中键入“ y=wavrecord(8000,8000,1) ”,并按回车键,此时刻以后的(18000/8000 )秒时段内的声音信号将以y 为文件名,以数字声音信号 .wav 格式存储在 MATLAB的工作空间里。纪录长度为 80000,采样频率为 8000Hz,声道数为 1。图为录制的语音:“信号与系统”。 (2)应用 MATLAB进行声音的播放 在 MATLAB命令窗口中键入“ sound(y,Fs) ”, 按下回车键就能听到回放的声音。当 Fs=8000 时,听到的是原来未失真的声音;当 Fs=6000时,听到的声音比较低沉;当 Fs=10000时,听到的声音很 尖锐。 (3)语音信号的频谱分析 在 MATLAB命令窗口中键入“ p=fft(y);plot(abs(p))”按下回车键后出现如图所示图形:从图 中可以看出该音频的上限频率为 4000Hz。 来源于网络

语音信号采集与简单处理

语音信号采集与简单处理 一、 实验目的、要求 (1)掌握语音信号采集的方法 (2)掌握一种语音信号基音周期提取方法 (3)掌握短时过零率计算方法 (4)了解Matlab 的编程方法 二、 实验原理 基本概念: (a )短时过零率: 短时内,信号跨越横轴的情况,对于连续信号,观察语音时域波形通过横轴的情况;对于离散信号,相邻的采样值具有不同的代数符号,也就是样点改变符号的次数。 对于语音信号,是宽带非平稳信号,应考察其短时平均过零率。 其中sgn[.]为符号函数 ?????<=>=0 x(n)-1sgn(x(n))0 x(n)1sgn(x(n)) 短时平均过零的作用 1.区分清/浊音: 浊音平均过零率低,集中在低频端; 清音平均过零率高,集中在高频端。 2.从背景噪声中找出是否有语音,以及语音的起点。 (b )基音周期 基音是发浊音时声带震动所引起的周期性,而基音周期是指声带震动频率的倒数。基音周期是语音信号的重要的参数之一,它描述语音激励源的一个重要特征,基音周期信息在多个领域有着广泛的应用,如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码,发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。因为汉语是一种有调语言,基音的变化模式称为声调,它携带着非常重要的具有辨意作用的信息,有区别意义的功能,所以,基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。 由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异,而基音周期的范围又很∑--=-=10 )]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z

宽,而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同,加之基音周期还受到单词发音音调的影响,因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。基音提取的主要困难反映在:①声门激励信号并不是一个完全周期的序列,在语音的头、尾部并不具有声带振动那样的周期性,有些清音和浊音的过渡帧是很难准确地判断是周期性还是非周期性的。②声道共振峰有时会严重影响激励信号的谐波结构,所以,从语音信号中直接取出仅和声带振动有关的激励信号的信息并不容 易。③语音信号本身是准周期性的(即音调是有变化的),而且其波形的峰值点或过零点受共振峰的结构、噪声等的影响。④基音周期变化范围大,从老年男性的50Hz 到儿童和女性的450Hz ,接近三个倍频程,给基音检测带来了一定的困难。由于这些困难,所以迄今为止尚未找到一个完善的方法可以对于各类人群(包括男、女、儿童及不向语种)、各类应用领域和各种环境条件情况下都能获得满意的检测结果。 尽管基音检测有许多困难,但因为它的重要性,基音的检测提取一直是一个研究的课题,为此提出了各种各样的基音检测算法,如自相关函数(ACF)法、峰值提取算法(PPA)、平均幅度差函数(AMDF)法、并行处理技术、倒谱法、SIFT 、谱图法、小波法等等。 三、使用仪器、材料 微机(带声卡)、耳机,话筒。 四、 实验步骤 (1)语音信号的采集 利用Windows 语音采集工具采集语音信号,将数据保存wav 格式。 采集一组浊音信号和一组清音信号,信号的长度大于3s 。 (2)采用短时相关函数计算语音信号浊音基音周期,考虑窗长度对基音周期计算的影响。采用倒谱法求语音信号基音周期。 (3)计算短时过零率,清音和浊音的短时过零率有何区别。 五、实验过程原始记录(数据,图表,计算) 短时过零率 短时相关函数 P j j n s n s j R N j n n n n ,,1) ()()(1 =-=∑-= ∑--=-=10)]1(sgn[)](sgn[21N m n n n m x m x Z

小波去噪和小波包去噪的对比.doc

小波去噪和小波包去噪的对比

问题 1:试生成一个含噪声信号,利用matlab 中的小波去噪和小波包去噪函数去除噪声,比较两者的性能差异。 程序如下: clc clear all load noisdopp x=noisdopp; subplot(311) plot(x); title(' 原始信号的波形图 ') axis tight; [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x); xwd=wden(x,'rigrsure','s','one',4,'sym4'); subplot(312) plot(xwd) title(' 小波降噪信号 ') axis tight [thr1,sorh1,keepapp1,crit]=ddencmp('den','wp',x); xwpd=wpdencmp(x,'h',4,'sym4','sure',thr1,1); subplot(313) plot(xwpd) title(' 小波包降噪信号 ') axis tight 运行结果如下: 原始信号的波形图 5 -5 1002003004005006007008009001000 小波降噪信号 5 -5 1002003004005006007008009001000 小波包降噪信号 5 -5 1002003004005006007008009001000 区别:小波变换在低信噪比情况下的去噪效果较好,小波包分解去噪后信号更 加的平滑;小波分解主要是针对细节成分全置 0 或者给定软(硬)阈值去噪,容易丢失信号中的有用信息。

《多媒体技术》实验一 声音信号的获取与处理

实验一声音信号的获取与处理 预备知识 1.数字音频和模拟音频 模拟音频和数字音频在声音的录制和播放方面有很大不同。模拟声音的录制是将代表声音波形的电信号转换到适当的媒体上,如磁带或唱片。播放时将纪录在媒体上的信号还原为波形。数字音频就是将模拟的(连续的)声音波形数字化(离散化),以便利用数字计算机进行处理,主要包括采样和量化两个方面。 2.数字音频的质量 数字音频的质量取决于采样频率和量化位数这两个重要参数。采样频率是对声音波形每秒钟进行采样的次数。人耳听觉的频率上限在20kHz左右,根据采样理论,为了保证声音不失真,采样频率应在4OkHz左右。经常使用的采样频率有11.025kHz、22.05kHz和44.lkHz等。采样频率越高,声音失真越小、音频数据量越大。量化数据位数(也称量化级)是每个采样点能够表示的数据范围,经常采用的有8位、12位和16位。例如,8位量化级表示每个采样点可以表示256个(0-255)不同量化值,而16位量化级则可表示65536个不同量化值。量化位数越高音质越好,数据量也越大。反映数字音频质量的另一个因素是通道(或声道)个数。单声道是比较原始的声音复制形式, 每次只能生成一个声波数据。立体声(双声道)技术是每次生成二个声波数据,并在录制过程中分别分配到两个独立的声道出输出,从而达到了很好的声音定位效果。Dolby AC-3音效(5.1声道)是由5个全频声道和一个超重低音声道组成的环绕立体声。 在多媒体音频技术中,存储声音信息的文件有多种格式,如Wav、Midi、Mp3、Rm等等。1)Wav格式 Wav格式的文件又称波形文件,是用不同的采样率对声音的模拟波形进行采样得到的一系列离散的采样点,以不同的量化位数(16位、32位或64位)把这些采样点的值转换成二进制数得到的。Wav是数字音频技术中最常用的格式,它还原的音质较好,但所需存储空间较大。 2)Midi格式 Midi是Musical Instrument Digital Interface(乐器数字接口)的缩写。它是由世界上主要电子乐器制造厂商建立起来的一个通信标准,并于1988年正式提交给MIDI制造商协会,便成为数字音乐的一个国际标准。MIDI标准规定了电子乐器与计算机连接的电缆硬件以及电子乐器之间、乐器与计算机之间传送数据的通信协议等规范。MIDI标准使不同厂家生产的电子合成乐器可以互相发送和接收音乐数据。Midi文件纪录的是一系列指令而不是数字化后的波形数据,所以它占用存储空间比Wav文件要小很多。 3)MP3格式 MP3是对MPEG Layer 3的简称,是目前最热门的音乐文件。其技术采用MPEG Layer 3标准对W A VE音频文件进行压缩而成,特点是能以较小的比特率、较大的压缩率达到近乎CD 音质。其压缩率可达1:12,每分钟CD音乐大约需要1兆的磁盘空间。 4)Rm格式 Rm是RealMedia文件的简称。Real Networks公司所制定的音频视频压缩规范称为RealMedia,是目前在Internet上相当流行的跨平台的客户/服务器结构多媒体应用标准,它采用音频/视频流和同步回放技术来实现在Intranet上全带宽地提供最优质的多媒体,同时也能够在Internet上以28.8Kbps的传输速率提供立体声和连续视频。 实验一声音信号的获取与处理 一、实验目的和要求

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