基于奇异谱分析和维纳滤波的语音去噪算法

针对维纳滤波算法对非平稳语音信号去噪存在的信号失真、信噪比(SNR)不高的问题,提出了一种奇异谱分析(SSA)和维纳滤波(WF)相结合的语音去噪算法SSA-WF。通过奇异谱分析将非线性、非平稳的语音信号初步去噪,提高含噪语音的信噪比以获取尽可能平稳的语音,并将其作为维纳滤波的输入,以剔除其中仍存在的高频噪声,最终获取纯净的去噪语音。在不同强度的背景噪声下进行仿真实验,结果表明SSA-WF算法在SNR和均方根误差(RMSE)等方面都要优于传统的语音去噪算法,能够有效去除背景噪声,降低有用信号的失真,适用于非线性、非平稳语音信号的去噪。     

基于小波变换的语音增强算法

结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。     

小波域Wiener滤波和Perona-Malik融合去噪的新算法

针对传统的小波域维纳滤波图像降噪效果不理想,并产生伪Gibbs效应的问题,提出了一种小波维纳滤波和Perona-Malik融合去噪的新算法。该算法首先采用模拟偏微分方程的热扩散迭代,在小波域上进行维纳滤波去噪,由此得到的中间结果再通过Perona-Malik算法进行二次去噪,并在迭代过程中通过噪声权系数η的自适应性,在去噪过程中最大程度地保留图像的有效信息。仿真实验结果及与其他算法的对比分析表明,该算法具有较好的去噪和抑制伪Gibbs效应的能力,有效保存了图像的边缘细节,同时也提高了峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)。     

基于自适应提升小波的漏磁信号降噪

为了解决在故障诊断中漏磁信号的噪声干扰问题,在研究了提升小波基本理论原理和特点的基础之上,提出了自适应提升小波的改进算法,并在阈值处理时引入了综合门限阈值法。应用该算法对实际采集的钢丝绳漏磁信号进行去噪处理,并将该去噪效果与现用的传统小波去噪效果进行了比较。仿真结果表明,基于自适应提升小波方法的方案比传统小波变换有更好的去噪效果。     

带噪语音信号小波去噪算法研究

去噪问题是信号处理中必不可少的问题。滤波作为传统的去噪方法,主要包括线性滤波和非线性滤波。噪声与信号频率重叠,传统方法要想取得良好的去噪效果必须牺牲部分信号。现有的小波模极大值去噪方法虽然有较好的去噪效果,但是该方法计算量大。小波阈值去噪方法更简单,但小波重构后的小波系数与噪声的小波系数存在恒定的偏差。在阈值去噪方法的基础上提出一种改进算法,仿真结果表明该算法在加性高斯白噪声污染下表现出较好去噪效果。     

基于提升方案的心电信号去噪算法

针对传统小波变换的去噪算法运算复杂,难以用于心电信号的实时处理,而常见心电信号滤波算法在实际应用中去噪效果不理想,为正确识别心电信号,提高实时性和去噪效果,采用提升方案来构造小波,提高了小波分解的速度,减少算法对内存的需求,并结合阈值滤波算法对小波系数进行处理,实现信号与噪声的分离.为了验证算法有效性,对MIT-BIH数据库中数据进行了仿真实验,结果表明方法处理后信号失真较小,信号中叠加的工频干扰和肌电干扰基本被消除,相对于基于传统小波变换算法处理速度有了很大的提升.     

基于改进MP的地震信号去噪

地震资料中的噪声分为相干噪声和随机噪声.针对随机噪声,采用匹配追踪（MP）算法进行去噪,能取得一定的去噪效果,但是MP算法过大的计算量严重影响去噪的效率.为解决这个问题,本文采用遗传算法（GA）寻找最优原子,大大减少了算法的运算量,提高了算法的运算速度.本文对Ricker子波进行改进,加入尺度参数、位移参数和相位参数,利用改进后的Ricker子波构建的过完备原字库进行去噪可以取得更好的效果.本文采用相邻残差比阈值作为迭代终止条件,与采用硬门限作为迭代终止条件相比增强了算法的鲁棒性.实验仿真时,首先对加有随机噪声的人工合成地震信号进行去噪,仿真结果表明：本文改进的去噪算法与基础MP算法相比,在信噪比、均方差和计算速度上具有明显优越性,然后将本文改进的方法应用于实际地震信号去噪,并取得很好的去噪效果.     

改进相位谱补偿的语音增强方法

针对传统单通道语音增强方法中用带噪语音相位代替纯净语音相位重建时域信号，使得语音主观感知质量改善受限的情况，提出了一种改进相位谱补偿的语音增强算法。该算法提出了基于每帧语音输入信噪比的Sigmoid型相位谱补偿函数，能够根据噪声的变化来灵活地对带噪语音的相位谱进行补偿；结合改进DD的先验信噪比估计与语音存在概率算法（SPP）来估计噪声功率谱；在维纳滤波中结合新的语音存在概率噪声功率谱估计与相位谱补偿来提高语音的增强效果。相比传统相位谱补偿（PSC）算法而言，改进算法可以有效抑制音频信号中的各类噪声，同时增强语音信号感知质量，提升语音的可懂度。     

基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪

递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。     

基于小波包与自适应维纳滤波的语音增强算法

语音增强主要用来提高受噪声污染的语音可懂度和语音质量,它的主要应用与在嘈杂环境中提高移动通信质量有关。传统的语音增强方法有谱减法、维纳滤波、小波系数法等。针对复杂噪声环境下传统语音增强算法增强后的语音质量不佳且存在音乐噪声的问题,提出了一种结合小波包变换和自适应维纳滤波的语音增强算法。分析小波包多分辨率在信号频谱划分中的作用,通过小波包对含噪信号作多尺度分解,对不同尺度的小波包系数进行自适应维纳滤波,使用滤波后的小波包系数重构进而获取增强的语音信号。仿真实验结果表明,与传统增强算法相比,该算法在低信噪比的非平稳噪声环境下不仅可以更有效地提高含噪语音的信噪比,而且能较好地保存语音的谱特征,提高了含噪语音的质量。     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。该算法根据噪声点与周围信息的关联程度调整噪声点滤波值,从而更好地处理图像的细节部分。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,去噪效果相比其他方法更加优秀。     

图像去噪算法的研究

主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究,分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果;维纳滤波对高斯噪声有明显的作用,相比中值滤波和均值滤波,维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果,与此同时,维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

一种图像自适应Wiener组合滤波方法

利用小波域Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的特点,提出一种基于小波域自适应Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的组合滤波方法。该方法首先在小波域进行自适应Wiener滤波,对恢复图像中的残留噪声方差进行重新估计,再在空间域进行自适应Wiener滤波,这种方法提高了恢复图像的精度。仿真实验表明,与单独的小波域和空间域Wiener滤波相比,该方法的均方误差最小,去噪效果更优。     

Speech enhancement with an adaptive Wiener filter

This paper proposes an adaptive Wiener filtering method for speech enhancement. This method depends on the adaptation of the filter transfer function from sample to sample based on the speech signal statistics; the local mean and the local variance. It is implemented in the time domain rather than in the frequency domain to accommodate for the time-varying nature of the speech signals. The proposed method is compared to the traditional frequency-domain Wiener filtering, spectral subtraction and wavelet denoising methods using different speech quality metrics. The simulation results reveal the superiority of the proposed Wiener filtering method in the case of Additive White Gaussian Noise (AWGN) as well as colored noise.     

基于Kalman滤波的通用和统一的白噪声估计方法

用射影理论,基于Kalman滤波提出了通用和统一的白噪声估计方法,可统一解决带非零均值相关噪声的线性离散时变随机控制系统的白噪声滤波、平滑和预报问题.提出了输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,最优和稳态白噪声估值器,固定点、固定滞后和固定区间白噪声平滑器,白噪声新息滤波器和Wiener滤波器.它可应用于石油地震勘探信号处理和状态估计,为解决信号和状态估计问题,提供了新的途径和工具.关于Bernoulli-Gaussian白噪声估值器的仿真例子说明了其有效性.     

多通道助听器语音降噪算法研究

维纳滤波算法是改善噪声环境下听障患者语音理解度的常用算法之一。针对传统维纳滤波算法噪声谱估计偏差大的问题,提出一种基于改进的多通道维纳滤波算法的助听器语音降噪算法。算法首先结合人耳听觉特性和助听器响度补偿的特点,将语音信号进行Gammatone分解为多路子带信号。然后在每个子带内用基于先验信噪比估计的维纳滤波器进行语音增强处理。最后通过综合子带信号,得到增强的语音。此外,为了改善维纳滤波算法噪声谱估计的问题,提出一种基于包络估计的语音活动检测算法,并用于改善维纳滤波性能。实验结果表明,与传统维纳滤波法相比,该方法能更有效地抑制残留噪声,提高语音可懂度,具有较高的实用价值。     

一种加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法 ——基于SWT和DTCWT

提出了一种基于静态小波变换和对偶树复小波变换的加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法。在第一次局部维纳滤波中,用静态小波变换对含噪图像进行分解,然后利用椭圆方向窗来估计不同方向子带的各点信号的方差;在第二次的局部维纳滤波中,第一次局部维纳滤波恢复后的图像被对偶数复小波变换分解后,利用由子带能量自相关函数确定的自适应窗来估计不同方向子带的各点信号的方差,然后利用逆对偶数复小波变换对图像进行恢复。实验结果及分析表明了该去噪算法的有效性。     

DCT域维纳滤波语音增强

针对非平稳噪声和强背景噪声下声音信号难以提取的实际问题,提出了一种DCT域的维纳滤波方法。列出了DCT域清浊音分割步骤,给出了DCT域频谱信噪比迭代更新机制与具体实施方案,设计了DCT域的二维维纳滤波。实验仿真表明,该算法能有效地去噪滤波,改善可懂度,且在不同的噪声环境和信噪比条件下具有鲁棒性。该算法计算代价小,简单易实现。