現(xiàn)實(shí)生活中的語(yǔ)音不可避免的要受到周?chē)h(huán)境的影響，背景噪聲例如機(jī)械噪聲、街頭音樂(lè)噪音，其他說(shuō)話(huà)者的話(huà)音等均會(huì)嚴(yán)重地影響語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量：此外傳輸系統(tǒng)本身也會(huì)產(chǎn)生各種噪聲，因此接收端的信號(hào)為帶噪語(yǔ)音信號(hào)。混疊在語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲按類(lèi)別可分為環(huán)境噪聲等的加法性噪聲及電器線(xiàn)路干擾等的乘法性噪聲；按性質(zhì)可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。 語(yǔ)音增強(qiáng)的根本目的就是凈化語(yǔ)音質(zhì)量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復(fù)雜性，很難歸納出一個(gè)統(tǒng)一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應(yīng)于所有的噪音消除，因此語(yǔ)音增強(qiáng)是一個(gè)復(fù)雜的工程。 有關(guān)抗噪聲技術(shù)的研究以及實(shí)際環(huán)境下的語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)成為語(yǔ)音信號(hào)處理非常重要的研究課題，已經(jīng)作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對(duì)加性噪聲下的語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)做了較為仔細(xì)的討論，我們先給出語(yǔ)音信號(hào)處理的基本理論，它是語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究和實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)總結(jié)了自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)的特點(diǎn)以及在語(yǔ)音增強(qiáng)方面的應(yīng)用。選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對(duì)象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)與主通道噪聲信號(hào)的等效關(guān)系，得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法，并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權(quán)系數(shù)收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號(hào)的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)和使用MALTLAB對(duì)語(yǔ)音算法進(jìn)行仿真、并輸入了多種實(shí)際環(huán)境下的噪音進(jìn)行濾波仿真并對(duì)仿真的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。總結(jié)出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應(yīng)濾波器在語(yǔ)音濾波方面的特點(diǎn) 和應(yīng)用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎(chǔ)上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應(yīng)濾波器的FPGA設(shè)計(jì)。 關(guān)鍵詞：語(yǔ)音增強(qiáng)，背景噪音，自適應(yīng)濾波器，LMS，RLS，F(xiàn)PGA
標(biāo)簽： FPGA 語(yǔ)音增強(qiáng) 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，不過(guò)比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過(guò)程中幾個(gè)參數(shù)的選取問(wèn)題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-07-19
上傳用戶(hù)：啊颯颯大師的
本文的目的在于設(shè)計(jì)一個(gè)自適應(yīng)噪音抵消系統(tǒng),使其能消除含噪語(yǔ)音信號(hào)中的背景噪音,達(dá)到提高語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量的目的.主要工作分為兩大部分.本文在第一部分介紹了自適應(yīng)數(shù)字濾波器的基本理論思想,具體闡述了自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)基本原理,并對(duì)自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)的指標(biāo)、抵消性能進(jìn)行了計(jì)算分析.自適應(yīng)濾波器的算法是整個(gè)系統(tǒng)的核心,在第一部分中,對(duì)兩種最基本的自適應(yīng)算法,進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和分析,并針對(duì)兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的比較.這一部分中最關(guān)鍵的是對(duì)設(shè)計(jì)的噪聲抵消系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,驗(yàn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)的合理性和算法的正確性.通過(guò)對(duì)自適應(yīng)噪聲抵消器的MATLAB仿真及對(duì)仿真圖形的分析,驗(yàn)證了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和自適應(yīng)算法的可行性.第二部分主要完成自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件編程.在第一部分計(jì)算機(jī)仿真分析的基礎(chǔ)上,利用高速信號(hào)處理芯片DSP(TMS320LF2407)設(shè)計(jì)了一個(gè)噪聲干擾抵消系統(tǒng),在高速信號(hào)處理芯片(TMS320LF2407)上開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)LMS算法.
標(biāo)簽： DSP
上傳時(shí)間： 2013-06-28
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磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開(kāi)了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類(lèi)魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類(lèi)方法得到初始聚類(lèi)中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來(lái)克服噪聲和非均勻場(chǎng)對(duì)MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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回波消除器廣泛應(yīng)用于公用電話(huà)交換網(wǎng)(PSTN)、移動(dòng)通信系統(tǒng)和視頻電話(huà)會(huì)議系統(tǒng)等多種語(yǔ)音通信領(lǐng)域。在PSTN系統(tǒng)中，由于線(xiàn)路阻抗不匹配，遠(yuǎn)端語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)混合線(xiàn)圈時(shí)產(chǎn)生一定泄漏，一部分信號(hào)又傳回遠(yuǎn)端，產(chǎn)生線(xiàn)路回波，回波的存在會(huì)嚴(yán)重影響語(yǔ)音通信質(zhì)量。本文主要針對(duì)線(xiàn)路回波進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了滿(mǎn)足實(shí)用要求的基于FPGA平臺(tái)的回波消除器。 首先，對(duì)回波產(chǎn)生原理和目前幾種常用回波消除算法進(jìn)行了分析，在研究自適應(yīng)回波消除器的各個(gè)模塊，特別是深入分析各種自適應(yīng)濾波算法和雙講檢測(cè)算法，綜合考慮各種算法的運(yùn)算復(fù)雜度和性能的情況下，這里采用NLMS算法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)回波消除器。針對(duì)傳統(tǒng)雙講檢測(cè)算法在近端語(yǔ)音幅度較低情況下容易產(chǎn)生誤判的情況，給出一種基于子帶濾波器組的改進(jìn)雙講檢測(cè)算法。 本文首先使用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)回波消除器的各個(gè)模塊，其中包括自適應(yīng)濾波器、遠(yuǎn)端檢測(cè)、雙講檢測(cè)、非線(xiàn)性處理和舒適噪聲產(chǎn)生模塊。經(jīng)過(guò)仿真測(cè)試，相關(guān)模塊算法能夠有效提高回波消除器性能。在此基礎(chǔ)上，本文使用硬件描述語(yǔ)言Veillog HDL，在QuartusⅡ和ModelSim軟件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)各功能模塊，并通過(guò)模塊級(jí)和系統(tǒng)級(jí)功能仿真以及時(shí)序仿真驗(yàn)證，最終在現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programmable Gate Arrav，F(xiàn)PGA)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)回波消除系統(tǒng)。本文詳細(xì)闡述了基于FPGA的設(shè)計(jì)流程與設(shè)計(jì)方法，并描述了自適應(yīng)濾波器、基于分布式算法FIR濾波器、除法器和有限狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)過(guò)程。 根據(jù)ITU-T G.168標(biāo)準(zhǔn)提出的測(cè)試要求，本文塒基于FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)回波消除系統(tǒng)進(jìn)行大量主客觀測(cè)試。經(jīng)過(guò)測(cè)試，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到或超過(guò)G.168標(biāo)準(zhǔn)的要求，具有良好的回波消除效果。
上傳時(shí)間： 2013-06-18
上傳用戶(hù)：qwe1234
隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴(lài)于兩個(gè)性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)—般有三種方式：專(zhuān)用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實(shí)時(shí)高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運(yùn)算結(jié)果相對(duì)比較簡(jiǎn)單。相對(duì)于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計(jì)了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點(diǎn)討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進(jìn)鄰域閾值去噪算法中對(duì)每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn)，本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類(lèi)的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無(wú)偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實(shí)驗(yàn)表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡(jiǎn)化，以滿(mǎn)足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實(shí)現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對(duì)各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿(mǎn)足實(shí)際的圖像處理要求，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時(shí)間： 2013-05-16
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生物醫(yī)學(xué)信號(hào)是源于一個(gè)生物系統(tǒng)的一類(lèi)信號(hào)，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經(jīng)活動(dòng)等，這些信號(hào)通常含有與生物系統(tǒng)生理和結(jié)構(gòu)狀態(tài)相關(guān)的信息，它們對(duì)這些系統(tǒng)狀態(tài)的研究和診斷具有很大的價(jià)值。信號(hào)拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫(yī)學(xué)研究的準(zhǔn)確性，如何有效地從強(qiáng)噪聲背景中提取有用的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)是信號(hào)處理技術(shù)的重要問(wèn)題。 設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器對(duì)帶有工頻干擾的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)進(jìn)行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問(wèn)題。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)具有信號(hào)弱、噪聲強(qiáng)、頻率范圍較低、隨機(jī)性強(qiáng)等特點(diǎn)。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號(hào)的確定性、穩(wěn)定性、規(guī)則性都比其他生物信號(hào)高，便于準(zhǔn)確評(píng)估和檢測(cè)濾波效果，本研究采用ECG信號(hào)作為原始的模板信號(hào)。 本研究將新的電子芯片技術(shù)與現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合，從過(guò)去單一的軟件算法研究，轉(zhuǎn)向軟件與硬件結(jié)合，從而提高自適應(yīng)速度和精度，而且可以使系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)周期縮短、成本降低、容易升級(jí)和變更。 采用現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號(hào)處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉(zhuǎn)換為常用的適合于FPGA芯片的定點(diǎn)數(shù)算法，研究中詳細(xì)分析了定點(diǎn)數(shù)的量化效應(yīng)對(duì)自適應(yīng)噪聲消除器的影響，以及對(duì)浮點(diǎn)數(shù)算法和定點(diǎn)數(shù)算法的復(fù)合自適應(yīng)濾波器的各種參數(shù)的選擇，如步長(zhǎng)因子和字長(zhǎng)選擇。研究中以定點(diǎn)數(shù)算法中的步長(zhǎng)因子和字長(zhǎng)選擇，作為FPGA設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，利用串并結(jié)合的硬件結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器，并得到了預(yù)期的效果，準(zhǔn)確提取改善后的ECG信號(hào)。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環(huán)境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號(hào)，在浮點(diǎn)數(shù)情況下，原始信號(hào)通過(guò)采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點(diǎn)數(shù)自適應(yīng)濾波器后，根據(jù)信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點(diǎn)數(shù)情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號(hào)通過(guò)采用LMs算法的定點(diǎn)數(shù)自適應(yīng)濾波器后，根據(jù)信噪比的改善效果和采用硬件的經(jīng)濟(jì)性，確定最佳的定點(diǎn)數(shù)。并了解LMS算法中步長(zhǎng)因子、定點(diǎn)數(shù)字長(zhǎng)值對(duì)信號(hào)信噪比、收斂速度和硬件經(jīng)濟(jì)性的影響。從而得出針對(duì)含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應(yīng)該采用什么樣的μ值和什么樣的定點(diǎn)數(shù)才能對(duì)原始ECG的改善和以后的硬件實(shí)現(xiàn)取得最佳的效果，并根據(jù)所得到的數(shù)據(jù)和結(jié)果，在FPGA上實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器，使自適應(yīng)濾波器能對(duì)帶有工頻干擾的ECG原始信號(hào)有最佳的濾波效果。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：gzming
· 摘要： 通過(guò)分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據(jù)MEMS陀螺儀信號(hào)漂移的數(shù)學(xué)模型,采用了基于小波閾值去噪法對(duì)MEMS陀螺儀的輸出進(jìn)行實(shí)時(shí)消噪處理.并將該算法應(yīng)用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)后對(duì)系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進(jìn)行零漂試驗(yàn).通過(guò)整個(gè)系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果分析,使用小波閾值去噪法對(duì)抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩(wěn)定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去
標(biāo)簽： MEMS 小波閾值 去噪 信號(hào)降噪
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：xiehao13
·詳細(xì)說(shuō)明：BM3D去噪算法的實(shí)現(xiàn)和相關(guān)文檔，很好的去噪算法
上傳時(shí)間： 2013-08-01
上傳用戶(hù)：hasan2015
·摘 要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進(jìn)行了比較。對(duì)lena圖像進(jìn)行MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn)，小波閾值圖像去噪無(wú)論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘]
標(biāo)簽： MATLAB 小波閾值 圖像去噪算法 仿真實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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