为什么说高阶谱分析有很强的抗有色正态噪声的能力？ 高阶普分析中加性观测噪声为正态过程，与信号不相关，可以是有色的，所以高阶谱有很强的抗有色。
【白色噪音】白噪声的定义，判别方法什么是白噪声，什么是高斯白噪声，如何判定？我曾查过一些资料，说高斯白噪声是振幅服从高斯分布而功率谱密度服从均匀分布的噪声。。
实时语音信号的谱分析 1.短时能量分析（音强），决定短时能量特性有两个条件：不同的窗口的形状和长度。窗长越长，频率分辨率越高，而时间分辨率越低（N为帧长，M为步长）。典型窗函数：矩形窗谱平滑性能好，但损失高频成分，波形细节丢失，海明窗与之相反。一帧内含1~7个基音周期，10kHz下采100~200点。2.短时平均振幅分析：计算方法简单，但清浊音的区分不如能量明显。3.短时过零分析：可以区分清音与浊音，浊音时具有较低的平均过零数，而清音时具有较高的平均过零数；可以从背景噪声中找出语音信号，可用于判断寂静无语音和有语音的起点和终点位置。4.短时相关分析：自相关用于研究信号本身，如信号波形的同步性、周期性等。用来区分清音和浊音，因为浊音信号是准周期性的，对浊音语音可以用自相关函数求出语音波形序列的基音周期；另外在进行语音信号的线性预测分析时，也要用到短时自相关函数。4.短时平均幅度差：短时平均幅度差计算加、减法和和取绝对值的运算，与自相关函数的相加与相乘的运算相比，其运算量大大减小，尤其在硬件实现语音信号分析时有很大好处。为此，AMDF已被用在许多实时语音处理系统中。5.短时傅里叶变换：6.语音信号的倒谱分析：求语音倒谱特征参数，通过。
