小波变换在语音信号降噪技术中的应用
(完整word版)基于小波变换的语音信号去噪(详细)
测试信号处理作业题目:基于小波变换的语音信号去噪年级：级班级：仪器科学与技术学号：姓名：日期：2015年6月基于小波变换的语音信号去噪对于信号去噪方法的研究是信号处理领域一个永恒的话题.经典的信号去噪方法，如时域、频域、加窗傅立叶变换、维纳分布等各有其局限性，因此限制了它们的应用范围。
小波变换是八十年代末发展起来的一种新时—频分析方法，它在时-频两域都具有良好的局部化特性;并且在信号去噪领域获得了广泛的应用。
目前已经提出的小波去噪方法主要有三种：模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。
阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点，取得了广泛的应用。
然而在阈值法中，阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。
如果阈值选取过小，那么一部分噪声小波系数将不能被置零，从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息；如果阈值选的偏大,则会将一部分有用信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。
1、语音信号特性由于语音的生成过程与发音器宫的运动过程密切相关，而且人类发音系统在产生不同语音时的生理结构并不相同，因此使得产生的语音信号是一种非平稳的随机过程（信号）.但由于人类发生器官变化速度具有一定的限度而且远小于语音信号的变化速度，可以认为人的声带、声道等特征在一定的时间内(10- 30ms)基本不变,因此假定语音信号是短时平稳的,即语音信号的某些物理特性和频谱特性在10—30ms的时间段内近似是不变的，具有相对的稳定性，这样可以运用分析平稳随机过程的方法来分析和处理语音信号。
在语音增强中就是利用了语音信号短时谱的平稳性。
语音信号基本上可以分为清音和浊音两大类。
清音和浊音在特性上有明显的区别，清音没有明显的时域和频域特性，看上去类似于白噪声，并具有较弱的振幅；而浊音在时域上有明显的周期性和较强的振幅,其能量大部分集中在低频段内，而且在频谱上表现出共振峰结构。
在语音增强中可以利用浊音所具有的明显的周期性来区别和抑制非语音噪声，而清音由于类似于白噪声的特性,使其与宽带平稳噪声很难区分。
小波分析的语音信号噪声消除方法
小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。
在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。
下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。
一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。
1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。
近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。
1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。
这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。
1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。
常见的选择方法有软阈值和硬阈值。
1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。
这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。
1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。
这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。
二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。
在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。
2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。
2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。
2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。
2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。
基于小波变换的语音信号降噪技术研究
基于小波变换的语音信号降噪技术研究语音信号是人们日常生活中最常见的一种信号形式。
然而，由于环境噪声和信号本身的噪声等因素的影响，语音信号的清晰度和准确性会受到影响，从而降低了语音信号的可用性和质量。
为了解决这一问题，研究人员们提出了很多方法，其中基于小波变换的降噪技术得到了广泛的应用。
小波变换作为一种有效的信号分析方法，被广泛应用于语音信号的处理中。
小波变换的基本思想是将一个信号分解成不同频率的小波子带，然后通过对每个子带的分析和处理来得到原始信号的各种特征。
小波变换具有优秀的时频分辨率，能够更加准确地分析和处理语音信号。
在基于小波变换的语音信号降噪技术中，通常采用基于阈值的方法来实现对噪声的去除。
这种方法的基本思路是将语音信号拆分成小波子带，并将每个子带的系数与预先设定的阈值进行比较。
如果某个子带的系数小于阈值，那么就将这个子带的系数设置为0，从而实现对噪音的去除。
通过逐级处理每个小波子带，最后可以获得降噪后的语音信号。
基于小波变换的语音信号降噪技术与其他降噪方法相比，具有以下优点：1. 精度高：小波变换能够对语音信号进行高精度的分析和处理，能够更加准确地对噪声进行去除。
2. 实时性好：小波变换的算法复杂度较低，能够实现实时处理。
3. 泛化能力强：基于小波变换的语音信号降噪技术可以适用于不同类型的语音信号，具有很强的泛化能力。
尽管基于小波变换的语音信号降噪技术具有很多优点，但是也存在着一些问题和挑战。
例如，小波变换的选择和参数设置可能对降噪效果产生很大的影响；阈值选择也需要一定的技术和经验；处理过程中需要对信号的整体结构和特征进行适当的保留，否则会影响降噪后的信号的质量。
总之，基于小波变换的语音信号降噪技术是一种非常重要的信号处理方法，具有广泛的应用前景和研究价值。
未来，研究人员们可以继续挖掘小波变换的特性和潜力，进一步优化降噪算法，提高降噪效果和性能，在更多的应用场景中发挥重要的作用。
小波变换在语音降噪中的阈值选择与去噪效果评估实验
小波变换在语音降噪中的阈值选择与去噪效果评估实验引言：语音信号是人类交流的重要媒介，然而，在实际应用中，语音信号常常受到噪音的干扰，导致语音信息的失真和不清晰。
为了提高语音信号的质量，降噪技术成为研究的热点之一。
小波变换作为一种有效的信号分析工具，已广泛应用于语音降噪领域。
本文将探讨小波变换在语音降噪中的阈值选择以及去噪效果评估实验。
一、小波变换在语音降噪中的原理小波变换是一种时频分析方法，能够将信号分解成不同频率的子带，并提供时间和频率的局部信息。
在语音降噪中，小波变换可以将语音信号和噪音信号在时频域上进行分离，进而实现去噪的目的。
二、阈值选择方法阈值选择是小波降噪的关键步骤，合理的阈值选择可以有效地去除噪音同时保留语音信号的重要信息。
常用的阈值选择方法有固定阈值、自适应阈值和软硬阈值等。
1. 固定阈值固定阈值是指将所有小波系数与一个预先设定的固定阈值进行比较，小于阈值的系数被置零，大于阈值的系数保留。
这种方法简单直观，但存在一个问题，就是阈值的选择对不同语音信号和噪音的适应性较差。
2. 自适应阈值自适应阈值方法根据信号的统计特性自动选择阈值，具有较好的适应性。
常用的自适应阈值方法有Stein估计、Bayes估计和Sure估计等。
这些方法通过对信号和噪音的统计特性进行建模，选择最优的阈值，从而提高去噪效果。
3. 软硬阈值软硬阈值方法是在自适应阈值的基础上发展而来的，它引入了非线性的阈值函数，能够更好地处理信号中的细节信息。
软阈值将小于阈值的系数按比例缩小，而硬阈值直接置零小于阈值的系数。
这种方法在保留语音信号重要信息的同时，能够有效地去除噪音。
三、去噪效果评估实验为了评估小波变换在语音降噪中的效果，需要选择合适的评估指标。
常用的评估指标有信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）和语音质量主观评价等。
1. 信噪比（SNR）信噪比是衡量信号质量的重要指标，它表示语音信号和噪音信号之间的比值。
计算公式为SNR = 10 * log10(信号能量/噪音能量)。
小波变换在信号处理中的应用
小波变换在信号处理中的应用信号处理是一门涉及到数字信号的科学和技术。
其中，信号处理技术广泛应用于语音识别、图像处理、信号采集和传输等领域。
而小波变换作为一种有力的信号处理工具，在信号检测中发挥着越来越重要的作用。
本文将重点阐述小波变换在信号处理中的应用。
一、小波变换的定义及基本性质小波变换是由Haar教授等人于20世纪初提出的，是一种能够将信号分解成不同频率的小波组分的数学变换。
与傅里叶变换等其他变换相比，小波变换具有时频解析度高、计算量小等优势，从而在信号处理中得到了广泛应用。
小波变换的基本公式为：$$W(a, b)=\int_{-\infty}^{\infty} f(t) \psi_{a, b}(t) d t$$其中，$a$为尺度（即小波变换的“宽度”），$b$为平移参数（即小波的位置），$\psi_{a,b}(t)$为小波的数学函数。
根据不同的小波选择，小波变换具有不同的特性和应用。
小波变换具有多项基本性质，比如平移不变性、尺度不变性、功率守恒性等。
这些性质确保了小波变换在信号处理中的稳定性和精度。
二、小波变换在信号压缩中的应用信号压缩是一种降低信号冗余程度以达到降低存储或传输要求的一种方法。
在信号压缩中，小波变换得到了广泛应用。
它的流程一般分为以下几个步骤：1. 信号分解：将信号分解为不同尺度和频率的小波组分。
由于小波变换具有时域分辨率高、频域分辨率低的性质，我们可以通过不同的小波变换来选择重要的信号特征，排除冗余的信息。
2. 阈值去噪：在信号压缩的过程中，去除掉信号中的噪声是一个非常重要的环节。
通过小波变换，我们可以将信号分解为不同的小波组分，进而通过设置不同的阈值来消除每个组分中的噪声。
3. 信号重构：在压缩后，我们需要通过信号重构来获取原始信号。
该过程一般通过使用小波逆变换来实现。
三、小波变换在图像处理中的应用图像处理是一种将图像数字化、处理和分析的技术。
在图像处理中，小波变换代替了传统的傅立叶变换成为了一种重要的工具。
小波变换在信号去噪中的应用
小波变换在信号去噪中的应用随着数字化技术的不断发展，各行业的数据量也在不断增加，因此如何对高噪声的数据进行可靠处理变得尤为重要。
在信号处理领域中，小波变换已经成为一种非常有效的信号去噪方法。
接下来将对小波变换在信号去噪中的应用进行深入探讨。
一、小波变换的原理和特点小波变换是一种将函数分解为不同频率组成部分的数学方法。
和传统傅里叶变换不同，小波变换具有更好的时间-频率局限性，能够有效的提取出不同频率成分的信号。
同时，小波变换能够处理非平稳信号，也就是信号的频率随时间的变化。
小波变换能够将信号分解为低频和高频两部分，其中低频部分表示信号的整体趋势，高频部分表示信号的细节部分。
二、小波去噪的实现过程小波去噪是通过去掉信号中的高频部分来达到减少噪声的目的，实现的具体步骤如下：1. 对信号进行一次小波变换，得到低频部分和高频部分；2. 计算高频部分的标准差，并通过阈值处理去掉低于阈值的高频部分；3. 将处理后的低频部分和高频部分进行反变换，得到去噪后的信号。
三、小波去噪的优点和适用范围小波去噪相比传统方法具有以下优点：1. 处理效果更好：小波变换能够更好地提取信号的不同频率成分，而传统方法只能处理平稳的信号；2. 处理速度更快：小波去噪具有并行处理能力，可以在相同时间内处理更多的数据；3. 阈值处理更加方便：小波去噪阈值处理的方法相对于传统方法更加方便。
小波去噪主要适用于以下信号：1. 高噪声信号：高噪声的信号难以处理，而小波变换能够有效提取信号的不同成分，因此小波去噪在处理高噪声信号时效果更佳；2. 非平稳信号：信号的频率随时间变化的情况下，小波去噪将比传统方法更为有效。
四、小波去噪在实际应用中的意义小波去噪在实际应用中的意义主要体现在以下方面：1. 信号传输：在信号传输中，噪声会对传输信号造成影响，而小波去噪能够降低信号噪声，提高传输质量。
2. 图像处理：小波去噪也可以应用于图像处理领域。
在图像处理中，噪声也会对图像造成影响，而小波去噪能够去除图像中的噪声，提高图像质量。
基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现
基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现语音信号去噪是语音处理中的重要任务，它的目标是从含有噪声的原始信号中恢复出清晰的语音信号。
小波变换是一种常用的信号分析技术，可以对语音信号进行时频分析，从而帮助去除噪声。
小波变换的基本原理是将信号分解成不同的频率分量，并且可以根据需要选择不同的尺度或分辨率来分析信号的局部特征。
在语音去噪中，小波变换可以在时间和频率上分析语音信号，将含噪声的信号分解成不同频率的小波系数，从而更容易识别和去除噪声。
下面简要介绍一种基于小波变换的语音信号去噪算法，并给出具体的DSP算法实现。
1.预处理首先对原始语音信号进行预处理，包括去除直流分量、归一化处理等。
这一步的目的是为了使语音信号的幅值范围在合理的范围内，并且去除可能对噪声分析造成干扰的低频分量。
2.小波变换利用小波变换将语音信号分解成不同的尺度或频率分量。
可以选择不同的小波基函数和分解级数来适应不同的语音信号特征和噪声分布情况。
常用的小波基函数包括Daubechies小波、Haar小波等。
3.去噪处理通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。
一般可以选取软阈值或硬阈值方法。
软阈值方法将小于设定阈值的小波系数置零，保留大于等于阈值的小波系数，并根据其幅值大小进行调整。
硬阈值方法则将小于设定阈值的小波系数都置零，只保留大于等于阈值的小波系数。
4.信号恢复通过逆小波变换将去噪后的小波系数重构成语音信号，从而得到去噪后的语音信号。
以下是基于小波变换的语音信号去噪DSP算法的具体实现步骤：1.使用语音采集模块采集原始语音信号，并进行预处理，如去除直流分量。
2.对预处理后的语音信号使用小波变换分解成不同频率的小波系数。
3.根据小波系数的幅值大小，通过软阈值或硬阈值方法进行小波系数的阈值处理，去除噪声。
4.通过逆小波变换将处理后的小波系数重构成去噪后的语音信号。
5.对去噪后的语音信号进行后处理，如归一化处理。
6.输出去噪后的语音信号。
小波变换在语音信号处理中的应用
小波变换在语音信号处理中的应用语音信号是一种非常常见的信号，我们每天都会面对很多不同种类的语音信号，例如电视、广播、电话和虚拟语音助手等等。
然而，在进行语音信号处理时，我们常常会遇到许多问题，例如信号噪声，时域和频域信息的难以解释和处理等等。
因此，使用小波变换来处理语音信号已经成为了一个越来越受欢迎和广泛使用的技术。
小波变换是一种数字信号处理技术，可以将信号分解成不同的频率组成部分。
它比传统的傅里叶变换更加有用，因为小波变换不仅可以提供频域信息，还可以提供时域信息，这使得它在许多应用领域具有独特的优势。
使用小波变换来处理语音信号，有许多好处。
下面我们将详细介绍其中的几个。
1. 去噪处理在语音信号处理过程中，经常会遇到信号受到噪声干扰的情况。
这些噪声可能来自于语音信号的采集设备，可能来自于语音信号传输途中的信号失真和干扰，可能来自于其他信号源的干扰等等。
如果不将这些噪声从信号中去除，就会影响到最终的信号质量。
因此，在语音信号处理过程中，去噪是一项必不可少的工作。
小波变换去噪是一种非常有效的方法。
它利用小波变换将信号分解成不同频率的组成部分，并且对每个频率的组成部分进行独立的处理。
通过这种方式，我们可以保留信号的低频部分，抑制信号的高频噪声。
2. 信号分析和特征提取使用小波变换分析语音信号，可以得到更多的信号特征信息。
因为小波变换不仅可以提供频域信息，还可以提供时域信息。
这对于对信号的分析和特征提取非常有帮助。
在语音信号处理中，信号分析和特征提取是一项非常重要的任务。
通过分析信号的特征，我们可以更好地理解信号，更好地描述和分类信号。
同时，特征提取也是许多应用的前提条件，例如语音识别、情感分析和说话人识别等等。
小波变换可以很好地完成信号分析和特征提取的任务。
通过小波变换，我们可以提取信号的一些重要特征，如频率、幅度、相位、包络等等。
这些特征可以用于对信号进行分类、处理和识别。
3. 信号压缩在传输和存储语音信号时，信号的大小是一个非常重要的问题。
基于小波变换的语音信号去噪技术研究
基于小波变换的语音信号去噪技术研究语音信号作为一种重要的信息载体，在日常生活和工业生产中广泛应用。
随着社会的不断发展和科技的不断进步，对语音信号的要求也越来越高。
但是，在实际应用中，语音信号往往受到各种噪声的干扰，严重影响了信号质量和准确性。
因此，去除语音信号中的噪声，成为了语音处理领域中一个重要的研究方向。
小波变换是一种非常有效的信号分析工具，广泛应用于图像处理、信号处理等领域。
在语音信号去噪方面，小波变换也被用来分析和处理语音信号。
本文将介绍基于小波变换的语音信号去噪技术的研究进展以及相关问题。
一、小波变换小波变换是一种多尺度分析工具，通过将信号分解成不同尺度的子信号，可以对信号进行深入分析和处理。
小波变换的本质是将信号转换到小波域，从而更好地分析和处理信号。
小波变换可以分为离散小波变换和连续小波变换两种。
离散小波变换是将信号离散化后进行变换，适用于数字信号处理。
而连续小波变换是将信号在连续时间域上进行变换，适用于模拟信号处理。
二、语音信号去噪技术传统的语音信号去噪技术有很多，比如基于差分算法的去噪技术、基于局部统计量的去噪技术、基于频域滤波的去噪技术等。
这些方法具有一定的效果，但是在某些情况下效果并不理想，比如噪声比较强、语音信号频率较低等情况下。
基于小波变换的语音信号去噪技术是一种新兴的技术，具有很好的效果。
该技术通过将语音信号分解到小波域中，利用小波系数之间的相关性处理噪声，然后将处理后的信号反变换回到时域中。
三、基于小波变换的语音信号去噪技术的研究在基于小波变换的语音信号去噪技术方面，目前研究较多的是基于软阈值方法的去噪技术和基于最小均方误差方法的去噪技术。
1. 基于软阈值方法的去噪技术基于软阈值方法的去噪技术是一种比较简单的处理方法，其基本思想是对小波系数进行处理，将小于一定阈值的系数置为零，大于一定阈值的系数保持不变。
这种方法可以有效地去除高频噪声，但对于内部噪声的处理效果较差。
采用小波变换的语音信号降噪技术研究
采用小波变换的语音信号降噪技术研究语音信号降噪是指在语音信号传输或者采集的过程中，由于各种原因噪声被混入，给后续的语音处理和分析带来很大影响，为了提升语音质量和语音处理的结果，我们需要对语音信号进行降噪。
在这个领域中，小波变换技术作为一种重要的方法得到了广泛的应用。
本文将对小波变换技术的应用进行详细的介绍和探讨。
一、噪声与语音信号我们首先需要了解的是噪声和语音信号的概念和特点。
噪声是指有害信号，它是指信号中不包含所需信息的分量，如杂音、谐波、电磁干扰等。
而语音信号是一种声音传输的方式，包括语音识别、语音合成、语音增强、语音压缩等。
语音信号的主要特点是频谱密度不均匀，具有时间域和频域的复杂性。
二、小波变换原理小波变换是一种时频分析方法，它将信号分解成一系列小波函数，这些小波函数具有分辨率不同的特点，能够对信号进行多尺度分析。
小波变换的基本流程是将原始信号通过一系列小波基函数进行分解，并对分解得到的高频子带进行滤波和下采样，最终形成一个层级结构的小波系数，这些小波系数包含了原始信号的时频信息。
此外，小波变换还可以通过反变换将小波系数重构成原始信号。
三、小波变换在语音信号降噪技术中的应用小波变换在语音信号降噪技术中的应用主要包括两种方法，分别为基于小波域的降噪方法和基于小波域的语音增强方法。
1. 基于小波域的降噪方法基于小波域的降噪方法主要通过小波系数滤波的方式降低噪声的影响，具体方法包括硬阈值和软阈值方法。
硬阈值方法是将小波系数小于一定阈值的认为是噪声，直接抑制其幅度；而软阈值方法则是将小于阈值的小波系数幅值变为0，而大于阈值的保留，这样通过软阈值方法抑制噪声的同时能够更好地保留语音信号的特点。
2. 基于小波域的语音增强方法基于小波域的语音增强方法主要是在小波域对语音信号的重构进行优化，从而实现语音信号的增强。
这种方法包括基于最大逼近法的语音增强方法和基于最小均方误差的语音增强方法。
基于最大逼近法的语音增强方法是指将小波域的细节系数用两个重建系数近似，然后对重建系数进行平滑滤波，以此减少细节系数误差带来的噪声干扰。
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2017年第3期信息通信2017 (总第171 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. No 171)小波变换在语音信号降噪技术中的应用孙端(西安工程大学电子信息学院，陕西西安710048)摘要：小波变换是一种时频变换方法，它由短时傅立叶变换发展而来，继承了局部化的思想，克服了短时傅立叶变换窗口 大小不随频率变化的缺点，并且可以提供随频率改变的时频窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
文中介绍了 小波变换的基本理论及其在语音信号降噪中的具体方法，使用加入高斯白噪声的语音信号作为被处理信号进行小波降 噪，并且对比了使用不同阈值小波变换的降噪效果，验证了小波降噪方法在语音信号降噪中的可行性。
关键词:语音降嗓;小波变换；阈值中图分类号:TN912.3 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2017)03-0012-02Application of W avelet Transform on Speech Signal Noise ReductionSun Duan(Electronic Information College，X i’an Polytechnic University，X i’an710048, China) Abstract:Wavelet transform is a new method of t ime-frequency transform.It not only inherits and develops STFT localize,but also overcomes shortcomings,such as window size not changing with the frequency.Wavelet transform can provide a time-frequency window on frequency change,it is a ideal tool of time-frequency analyzing and processing.The basic theory of wavelet transform and itJ s specific use on noise reduction of s peech signal is proposed in this paper.Speech signal which is added white Gaussian noise is processed by wavelet transform to reduce noises.The effect of noise reduction when using different wavelet transform threshold has been contrasted.As a result,the feasibility of speech signal noise reduction using wavelet transform has been verified.Keywords:Speech noise? reduction;Wavelet transform;Threshold〇引言语音指人通过发声器官发出的,具有特定含义的声音。
在 多媒体通信、数字音频广播中语音的传输占有十分重要的地 位。
而在录制和传输的过程中语音信号不可避免的会夹杂噪 声，这不仅降低了语音的质量，甚至会造成语音无法正常理解。
所以，语音的降噪是语音传输过程中必须解决的重要问题[1]。
传统的降噪方法是对待处理信号进行傅里叶变换，观察噪声 所在频段，然后使用一个带阻滤波器或低通滤波器去除掉噪 声成分，尽可能保留语音信号成分，再做傅里叶逆变换，得到 降噪处理后的信号。
这样虽然能去掉噪声，但也会损失语音的部分频带，降低了语音信号的质量。
小波变换是傅里叶变 换的发展，克服了傅里叶变换频域不能反映时域瞬间变化的 缺陷,在去除高频噪声的同时可以保留信号的高频成分，是一 种比傅里叶变换更有效的降噪方法气1小波变换理论小波(wavelet)，是一种长度有限，平均值为零的波，它的数 学定义是:设cKt)为一平方可积函数，即cKt)e L2(R),若其满足<p{t)dt= 〇,J[ |?^(^)|21^|_1d〇)<+°°(1)则称钟⑴为一个小波的母函数或基本小波，式⑴中¥((0)频谱分析仪测试，同一光发输出、Odbmw光功率接收状况下.对比频谱图可以看出:①二次反射后接收的两个数字电 视频道间V字形沟槽深度明显变浅，试验结果与无调制测试 时噪声提升一致。
②由二次反射后形成的波浪形频谱未显现 出来，原因是反射波与直射波叠加后形成的光功率扰动幅度 低于发射机的调制度（正常调制度Odbmw输入，光机接收输 出电平可达到lOOdbuv)。
人为降低发射机的光调制度后，在 频谱图中可显现出波浪形频谱。
）3光反射对于射频信号的损伤及判别除了光纤熔接或光纤自身的固有损伤，光反射在光纤传 输链路中主要由光纤跳线接头的反射引起。
本次测试过程 也测试了传输链路单点反射对于射频信号的影响。
对于单 点反射，从终端射频频谱（100 - 1000MHz)和Qam解调指 标两方面看，基本无损伤，仅表现为终端光功率和射频电平 的微量降低，此外，单点反射对同一光分路器其他端口的指 标也无影响。
跳线两端面的长距离二次反射，系光功率层面的叠加。
因此，不同于射频信号的干扰，射频干扰容易侵蚀幅度较低的信 号并从幅度低的部位凸显出来。
从下面的频谱图中可以看出，当光发射机处于较低的调制度状态下，强度较高的数字电视 电平和较低的噪声信号是同步扭曲的。
降低调制度后的数字电视频谱图因为长光程的二次反射难以形成稳态的光波长同步叠加 状态，如果光的反射强度较强，光接收机会出现电平波动的情 况，其中低频段更为明显。
光的二次反射对信号的损伤不简 单的是C/N的降低不能类比于射频噪声侵入，_ 23dbmw的干扰光功率足以摧毁整个射频光传输系统。
对于数字电视传 输，如果电平幅度正常M ER严重下滑，两频道间的V字槽的 深度低于25db(rbw= 300KHZ的经验数值)，可视为二次光反 射的重要佐证。
根据实际测试的情况，二次反射必定存在两个连续的不 匹配点。
虽然从测试角度看，只需要找到并处理其中一个即 可，但在光缆工程施工过程中，必须做到认真处理每个光纤接 头，保证接头匹配连接可靠，线路中继尽可能不用回损较大的 P C型接头。
12信息通信孙端:小波变换在语音信号降噪技术中的应用为小⑴的傅里叶变换，式(1)为小波函数的可允许条件[3]。
把小波的母函数伸缩或平移就可以得到式(2):(2)函数f(t)在尺度a,位置T的小波变换定义为如下内积：Wf(a,^JT[^f]dt(3)其中a为尺度参数，t为平移参数，免，r(0为依赖于a,t的小波基函数，它们是由一组小波母函数经过伸缩平移得到的函数序列。
计算机中所处理的信号是离散序列，常用到的是离散小波变换以及离散小波的逆变换，是0t-nt^式中夕<t-nr0a^dt(4)波的逆变换为：m =Z(/^…>^(〇m，n=士2>伽，电，》(，)Tl.是的共轭函数，离散小(5)2小波变换在语音信号降噪中的方法2.1含噪信号的模型设语音信号为f(n)，被噪声污染后的信号为g(n)，基本的 噪声模型可以表示为：g(n)^f(n)+ crh(n)(6)式中h(n)为噪声，cy为噪声强度。
在最简单的情况下，可 以假设h(n)为髙斯白噪声且噪声强度c y=l。
语音降噪的目的 是降低h(n)以恢复如)。
2.2语音信号的降噪过程小波分解系数进行阈值处理后,恢复出原来的信号。
3实验及仿真本次实验中使用了加入髙斯白噪声的男声语音信号作为 被处理信号，原始语音信号及加入噪声的信号波形如图1所 示。
经过不同阈值小波变换降噪后的信号波形如图2所示，其中使用了 sym6小波，小波分解层数为5层。
由图中可以看 出经过小波变换降噪之后较好的去掉了噪声信号，并保留了 语音信号中的突变部分。
经过试听与对比之后可以发现，使 用heursure阈值和rigrsure阈值降噪处理后的信号更好地还 原了语音信号，具有更高的保真度。
坜始倍号加入哮戸的估号时间㈨时间⑷图1语音信号及加入噪声的信号值降处理后的信彳2^ "J040.23°-0.2值降1#处理后的伯号_A0 06 111.5n〇i B.S11 1.i时间⑷时间f s jsq tw o lo g il值降唼处理后的(S号m in im a x i國值降唼处理后的佰号a n a40 05 110.2§0-0.25似囅,丨，|)0.5 1 1.S时间⑷时间M在语音信号中，人声的主要能量集中在80H z到1200Hz的低频段内，而噪声信号通常表现为高频信号[4]。
常用的降噪方法是对语音信号进行傅里叶变换，然后在频域内做低通滤波或带阻滤波。
但傅里叶变换的缺点是不具备时频分析的局域性，在降噪的同时平滑了信号的突变部分，而小波变换可以保留语音信号中的髙频成分。
使用小波变换进行语音信号的降噪过程可以分为三个步骤：(1) 语音信号的小波分解。
首先确定小波分解的层次N，然后使用小波基对信号进行N层小波分解计算。
(2) 小波分解髙频系数的阈值量化。
确定一个阈值对第1层到第N层的每一层髙频系数进行软阈值量化处理。
(3) —维小波的重构。
根据量化处理后的第1层到第N层的髙频系数和小波分解的第N层的低频系数进行语音信号的小波重构。
在以上三个步骤中，最重要的是选取阈值和阈值的量化过程，它决定了语音降噪的质量。
在小波变换中，首先计算出原始信号的噪声强度cr，然后根据c r确定各层系数所需的阈值[5]。
本文对比了使用同一小波基和不同阈值对语音信号降噪处理的不同效果，说明了小波阈值选取的重要性。
2.3信号的重建过程将语音信号做降噪处理之后，再进行信号的重建过程，对图2不同阈值降噪处理后的信号4结语与传统的傅里叶变换相比，小波变换具有明显的优越性，用小波变换进行信号降噪处理，既降低了噪声，同时又保留了信号中的突变部分。
但是小波变换的难点是需要通过反复的实验与对比选择合适的小波并确定合适的阈值，从而达到最好的降噪效果。
本实验使用了录制的语音信号，并加入高斯白噪声进行降噪处理，验证了小波降噪方法在语音信号降噪中的可行性。
参考文献：[1]盛英,和应民.基于小波包变换的语音信号降噪研究m.信息技术,2007, 5(30): 102-104.[2]李保霖，赵建川,蔺文彬.小波分析在信号降噪中的应用[J].电子设计工程,2013, 21(9):39-42.[3]冯毅,王香华.小波变换降噪处理及其MATLAB实现[J].数据采集与处理,2006 ,21(12):37-39.[4]李如玮，鲍长春，窦慧晶.基于小波变换的语音增强算法综述m.数据采集与处理,2009,05,24(3):362-368.[5]徐耀华，王刚，郭英.基于时频阈值的小波语音增强算法[J].电子与信息学报,2008,30(6):1363-1366.13。