基于VMD分解和小波阈值的语音信号去噪 最低0.27元/天开通文库会员，可在文库查看完整内容>；原发布者：龙源期刊网摘要：为了对非平稳、非连续的语音信号进行降噪，提出一种基于VMD分解和小波阈值的语音降噪方法。通过仿真信号对比分析了VMD、EMD和EEMD算法对信号分解中存在的伪分量、模态混叠问题。先用VMD对语音信号进行分解，再利用小波阈值降噪。实验结果表明，该降噪方法明显优于小波阈值的语音信号降噪、基于EMD和小波阈值的语音信号降噪以及基于EEMD和小波阈值的语音信号降噪。关键词：变分模态分解；小波阈值去噪；经验模态分解；总体平均模态分解DOIDOI：10.11907/rjdk.172283中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：16727800（2017）0100012030引言1998年，HuangNE.等[1]提出了经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）算法。EMD作为一种优秀的时频信号分析方法，不仅可以对线性、平稳的信号进行分析，也同样适合对非线性、非平稳的信号进行分析。与其它时频分析方法相比，EMD能更好地反映信号包含的物理意义。对于EMD本身存在的模态混叠、端点效应等问题，Huang等[2]于2009年提出了总体平均经验模态分解（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）算法。EEMD通过给信号添加高斯白噪声。
请问小波去噪和滤波 到底有啥区别 信号2113源送出携带着我们希望传送5261的有用信息，然而在信号变化4102及传输过程中，由于噪声及干扰的叠加，使信号的辨1653认产生困难，要复原携带的有用信号，必须去除信号中叠加的噪声和干扰成分，如果噪声的频率高于或低于有效信号，通常采用滤波方法去除噪声，也可以通过使信号平滑的方法抑制干扰带来的毛刺。滤波方法是一种频域处理方法，在分析信号的频率特性时，信号变化率小的部分对应低频分量，变化率大的部分则对应高频分量。用滤波的方法滤除其高频部分就能去掉噪声，使信号得到平滑。经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，因为无论是高斯白噪声还是脉冲干扰，他们的频谱几乎都是分布在整个频域内。如果要噪声平滑效果好，必然会引起信号的模糊，轮廓不清，要使信号的轮廓清晰，就必然噪声的平滑效果不好。在使用时必须权衡得失，在二者之间做出合理的选择。用低通滤波器进行平滑处理可以去除噪声、伪轮廓等寄生效应，但是由于低通滤波器。
小波分析是怎么回事？ 小波分析是目前数学中一个迅速发展的新领网域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。一般而言，小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。事实上小波分析的应用领网域十分广泛，它包括：数学领网域的许多学科；信号分析、影像处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；电脑分类与识别；音乐与语言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面；例如，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。在影像处理方面的影像压缩、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，提高解析度等。(1)小波分析用于信号与影像压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与影像的特征不变，且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波网域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。(2)小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取。
怎样抑制工频干扰 抑制的关键是搞清楚噪声传递方式，是空间辐射还是传导。如果50Hz噪声是空间辐射进入的，说明设计存在高阻抗输入点，降低阻抗可能会解决问题；如果是传导，需要切断传导途径。
