遗传算法在音频去噪中的应用

在现实生活中,有很多音频信号是带有噪声的.由于噪声的影响,人们听到的音频信号不够清晰.为了提高音频信号的清晰度,需要将有用信号提取出来,从而达到去噪的目的.提供了一种音频去噪的模式:用遗传算法对当前最强干扰噪声进行频率估计,然后用陷波来进行去噪.在客观测试中,ODG值提高了0.469,说明去噪后语音与原始无噪语音更加接...     

一种用于截幅音频修复中的自适应一致迭代硬阈值算法

一致迭代硬阈值(CIHT)算法在处理音频截幅失真中具有较好的性能。但是,在截幅程度较大时音频截幅修复的性能会下降。因此,该文提出一种基于自适应门限的改进算法。该算法自动估计音频信号截幅程度,根据估计的截幅程度信息,自适应调整算法中的截幅程度因子。与近年来提出的CIHT算法和一致字典学习算法(CDL)相比,该文所提算法能更好地重建音频信号,特别在音频信号截幅失真严重的情况。该算法的运算复杂度与CIHT相近,与CDL相比,拥有更快的运行速度,有利于实时实现。     

改进的小波域阈值滤波算法用于音频信号处理

在对音频信号进行去噪处理时,要应用具有时频转换分析能力的小波变换。在Donoho提出的小波域阈值算法的基础上,针对选取阈值时并未考虑分解尺度造成滤波效果差这一缺点,提出了一种基于分解尺度来确定阈值并根据相邻高频系数图的比较来确定最优分解尺度的改进算法。经过实际信号的仿真表明,改进后的算法可以有效地去除噪声干扰,在信噪比上也明显优于原算法。     

一种局部放电信号去噪的新方法

小波变换是在局部放电信号去噪过程中常用的方法,由于实际信号中噪声频带较宽,仅用小波变换去噪有可能带来波形畸变。文中将经验模态分解（Empircial Mode Decomposition,EMD）引入小波阈值去噪算法中,提出了一种基于EMD的小波阈值去噪算法,信号经EMD变换后被分解成若干个频率的本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对各个频率的IMF分量进行小波阈值去噪。相比于普通的小波阈值去噪算法,该方法能取得更好的去噪效果。对仿真信号和实测信号的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于声学心理模型的固定门限音频水印方法

提出了一种基于声学心理模型和小波包变换的的音频水印算法,适用于立体声音频信号和单声道音频信号。对于立体声音频信号,在左右声道加入不同的水印信号;对于单声道音频信号,在奇偶帧加入不同的水印信号。左声道水印通过源信号包络与一个只有版权拥有者持有的随机序列加权生成水印信号,并且通过对得出信号进行小波包和声学心理模型分析控制水印信号的强度;右声道水印信号为幅度限制在可听门限的白噪声,用来控制检测门限。得到的水印信号在时域嵌入,水印的检测无需原文件。该方法能够将检测门限控制在事先设定的范围内,具有较好的隐秘性;嵌入的水印信号能够抵抗时域的切割、加噪攻击和一般的音频变换算法。     

基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法研究

文中提出了一种基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法。该算法是一种盲水印算法,水印提取不需要原始音频信号的参与。算法设计中运用了均值量化的策略,音频信号小波分解后,在低频系数中隐藏水印信息;引入了同步信号的思想,利用同步信号定位水印隐藏位置。实验表明,该算法具有较强的鲁棒性、抗攻击性、抗裁剪性。     

基于AGC算法的音频信号处理方法及FPGA实现

在语言通信系统中,为准确、清晰地接收到语音信息,需要克服语音接受中的干扰和音频信息源不稳定等因素。文中研究了基于实现AGC算法的音频信号处理方法以及FPGA实现,通过对AGC算法、音频AGC算法的设计、音频AGC算法FPGA的实现等研究,总结出基于实用AGC算法的音频信号处理方法及FPGA的实现,可降低音频信号失真程度,大幅提升了音频信号输出的稳定性。实验结果表明,实用AGC算法在音频信号处理和FPGA实现中的应用,具有良好的性能。     

基于改进阈值函数和自适应阈值的小波去噪方法

根据小波阈值去噪的基本原理,提出一种基于改进阈值函数和自适应阈值的信号去噪方法,该方法兼顾了硬、软阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了传统阈值去噪方法的缺陷;引入自适应阈值选取算法,有效地解决了在每一级尺度上都采用同一阈值的不足。实验表明,此方法提高了信号的信噪比,去噪效果有明显的提高,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法造成信号失真的缺点,充分展示了改进去噪方法的优越性。     

基于数学形态滤波和MP算法的脉搏信号去噪方法

脉搏信号属于一种非线性非平稳的生理信号,是临床诊断和医学研究的重要参考依据。针对其采集时易受外界噪声干扰的问题,提出了一种基于数学形态学滤波和MP算法的去噪方法。先利用数学形态滤波法滤除包含的随机分布的白噪声,然后再引入MP算法消除含有的基线漂移,从而得到去噪后的脉搏信号。仿真结果表明,与单一的去噪方法相比,该方法能够更加有效地去除脉搏信号中的白噪声和基线漂移。     

基于正弦波的参数音频编码算法

正弦波模型已被证明是一种行之有效的语音信号编码技术。近年来．在低码率的音频编码算法中也开始应用它。采用 ＭＰ算法来处理正弦波模型，根据音频信号的特点对抽象的 ＭＰ算法进行改进和变化。它在分析时将合成过程考虑在内，保证了分析与合成的一致性。在合成时，采用增强技术可以有效地改善音质。还讨论了 ＭＰ算法的正交化缺陷和它对合咸信号质量的影响。     

基于双树复小波变换和形态学的脉搏信号去噪

常见的医学信号（如脉搏信号）包含大量的噪声,具有强烈的非线性和非平稳性。针对传统的小波变换去噪方法的缺陷,提出了一种基于双树复小波变换和形态学的去噪算法,具有结构简单、计算复杂度低等优点,有效地克服了离散小波变换的平移敏感性和频率混淆。实验表明,该算法可以有效地去除脉搏信号中工频干扰及肌电干扰等高频噪声,其信噪比及均方差等定量指标均明显优于传统的阈值去噪算法,能得到较干净的脉搏信号波形。     

ICA在快反镜位移传感器信号去噪中的应用

根据快反镜中位移传感器的位置特点，利用ICA方法对传感器信号进行去噪。ICA算法的缺点是需要计算高阶统计量，计算量较大，会影响实时性能，而借助高性能计算硬件则可以弥补这方面的不足。仿真结果表明，经ICA去噪后，信噪比能提升15 dB左右，用该方法对采集的传感器信号去噪，信噪比增量在13~16 dB之间。可见，ICA方法能够有效地提升信号的信噪比，具有较好的实用性。     

基于CS理论的“非盲式”带宽扩展算法研究

提出一种基于压缩感知的"非盲式"带宽扩展算法,并利用"盲式"带宽扩展模块以进一步改善算法的性能。主客观测试结果表明,基于压缩感知的"非盲式"带宽扩展算法能够实现音频信号的高频重建,且在满足信号完美重建的条件下,重建音频质量要优于AMR-WB+中的带宽扩展算法。     

基于FastICA算法和小波变换的雷达信号分选

传统的独立分量分析（ICA）算法对噪声敏感,存在很难正确分选带噪混合雷达信号的问题。针对该问题提出一种结合FastICA算法和小波去噪的改进算法。该算法首先利用小波阈值法对带噪雷达信号进行去噪,适当提高信噪比后再用FastICA算法进行分离,最后进一步对分离信号作矢量归一和再消噪处理,得到各个雷达源信号的最终估计。仿真结果表明,与传统的ICA算法相比,该改进算法可以有效地去除噪声,提高带噪雷达信号分选的准确率。     

基于噪声建模的遥感卫星图像分层去噪算法

在遥感卫星成像机理分析的基础上,提出一种分层去噪算法,该算法引入了噪声分类建模的思想,根据噪声模型的特殊性分层降噪,最后进行轮廓填充恢复.实验结果表明,该算法不仅能有效抑制多类噪声,也能很好地保持图像的边缘细节信息,在经典去噪评价指标信噪比SNR、均方误差MSE上也都达到了很好的实验标准,具有良好的去噪性能.     

基于小波阈值去噪与对称扩展DFT变换的信道估计算法

提出一种基于小波阈值去噪与对称扩展DFT变换的信道估计算法。该算法通过对初始值最小二乘估计进行对称扩展DFT变换,并在时域利用小波阈值去噪以获得更为精准的信道估计性能。传统的基于DFT变换信道估计,由于信号边界上的不连续性会造成能量扩散和频谱泄露,采用对称扩展DFT变换就可以解决这些问题;初始值最小二乘估计的准确性极易受噪声的影响,通过小波阈值去噪可以获得较好的去噪效果。在LTE系统下行链路中的仿真表明,该算法在少量增加计算复杂度的同时,能有效改善实际系统中的频谱泄露问题,提高信道估计的性能。     

匹配追踪消噪在故障诊断中的应用

为了更有效地消除齿轮泵振动信号的噪声,引入匹配追踪消噪方法。该方法采用匹配追踪算法,通过迭代提取信号的相关结构,再利用提取的相关结构来估计信号的逼近,从而达到消噪的目的。在此基础上,采用中值滤波和线性回归算法来终止迭代过程。最后利用该方法对齿轮泵壳体的振动信号进行消噪处理。结果表明,该方法保留了信号的基本特征,有效地消除了大量的噪声。     

噪声环境中的双声道音频回波抵消模型构建

为提升远端说话人员的分辨率，保证真实空间化听觉感受效果，构建一种噪声环境中的双声道音频回波抵消模型。该模型以子带自适应滤波器组为核心分解音频信号，使其形成若干个子频带信号；在子带域内计算噪声干扰阈值，依据阈值的计算结果并结合人耳听觉特性，叠加独立分布白噪声，实现各个子带的回波抵消。在此基础上，引入步长补偿因子和反馈控制理念改进最小均方算法，优化滤波器组参数，提升双声道音频回波抵消效果。测试结果表明：所设计模型可有效处理音频信号中的噪声信号，抵消后的音频信号信噪比均在3.5 dB以上，音频信号的振幅误差均在0.2 V以下，能够提升远端人员说话的分辨率，保证音频质量。     

基于MPEG-AAC编码器的压缩域音频增强方法

本文基于MPEG-AAC音频编解码器,提出了一种压缩域的音频增强方法.首先,对含噪音频信号的比特流进行解码,得到含噪音频信号的MDCT系数;然后,利用修正的加权递归平均（Modified Weighted Recursive Averaging,MWRA）方法估计噪声功率;再者,利用基于听觉掩蔽原理的自适应β-阶双曲余弦（COSH）统计模型,对含噪音频的MDCT系数进行增强处理;最后,将增强后的MDCT系数重新量化编码,得到用于解码的增强比特流实验结果表明,本文提出的方法能有效去除AAC解码音频信号中的多种背景噪声,其性能明显优于参考方法.     

GIS局部放电小波阈值去噪算法的改进

为了抑制GIS局部放电现场检测中的噪声干扰,本文在现有的小波阈值去噪的基础之上,提出了一种基于新的阈值函数的去噪算法。该去噪算法与传统的基于硬阈值或软阈值小波去噪算法相比,具有表达式简单,易于计算的优点,同时通过仿真试验表明该算法提高了信号的信噪比,具有较好的去噪性能。