利用維納濾波恢復含噪聲的語音信號畢業(yè)設(shè)計答辯_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學信號處理課程,八組·匯報展示,《利用維納濾波恢復含噪聲的語音信號》,報告人:報告人:報告人:報告人:報告人:,提出問題背景,01,1.1 問題背景,語音信號:談話內(nèi)容噪聲:背景音樂觀測:摻雜著音樂的談話內(nèi)容,1.2 研究問題分析,聲音信號為平穩(wěn)隨機信號,從混雜背景音樂的聲音中提取組員談話信號,尋找一種最佳線性濾波器,選擇合適的濾波器,02,2.1 選擇合適濾波器,,,維納濾波和卡爾曼濾波就是用來解決這樣

2、一類問題的方法:從噪聲中提取出有用的信號。,維納濾波:最佳線性濾波器,卡爾曼濾波:線性最優(yōu)濾波器,2.2 維納濾波,思想:我們希望輸出得到的信號與有用信號s(n)盡量接近,因此稱為s(n)的估計值,用s^(n)來表示,我們就有了維納濾波器的系統(tǒng)框圖,如圖所示這個系統(tǒng)的單位脈沖響應也稱為對于s(n)的一種估計器。,維納濾波器的輸入輸出關(guān)系,,2.2 維納濾波,,,,要求已知信號與噪聲的相關(guān)函數(shù),在最小均方誤差準則下尋求濾波器的單位脈沖響

3、應h(n)或傳遞函數(shù)的表達式,其實質(zhì)就是解維納-霍夫(Wiener-Hopf)方程,維納濾波只適用于平穩(wěn)隨機過程,維納濾波器的Matlab仿真,03,3 維納濾波器的Matlab仿真,,,,N=length(a);load('weina.mat')noise=y(1:size(a,1),:);z=noise+a;q=audioplayer(z,Fs);play(q);figure();subplot(2,1

4、,1);plot(z);title('觀測信號')Pz=fftn(z);subplot(2,1,2);plot(abs(Pz));title('觀測信號的頻譜') %觀測信號時域圖、頻域圖及信號的播放,3 維納濾波器的Matlab仿真,,Rz=xcorr(z);Gz=fft(Rz,N); Rsz=xcorr(z,a);Gsz=fft(Rsz,N);H=Gsz./Gz;

5、 %維納濾波器的傳遞函數(shù)S=H.*Py;figure();subplot(2,1,1);plot(abs(S));title('恢復出的信號頻譜');ss=real(ifft(S)); %原始信號的估計ss=ss(1:N); subplot(2,1,2);plot(ss);title('恢復出的原始信號');,3 維納濾波器的Matlab仿真,3 維納濾波器的Mat

6、lab仿真,3 濾波效果,01,原始信號,02,恢復信號,總結(jié),04,4 總結(jié),維納濾波器可以較好地實現(xiàn)從噪聲中提取有用信號的功能,隨著噪聲強度的增大,濾波效果變差,頻域法實現(xiàn)維納濾波,感謝聆聽,THANK YOU,八組·匯報展示,報告人:,5 分工附錄,:PPT制作、展示、資料文獻、程序輔助,:主要程序、資料文獻、展示、PPT輔助,:報告撰寫、資料文獻、展示、程序輔助,:報告撰寫、資料文獻、展示、程序輔助,:報告撰寫、資

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