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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。
matlab小波变换信号去噪Matlab是一款非常强大的数据分析工具，其中小波变换可以应用于信号去噪的领域。
下面将详细介绍基于Matlab小波变换的信号去噪方法。
1、小波变换简介小波变换是时频分析的一种方法，它将信号分解成尺度与时间两个维度，能够保持信号的局部特征，适用于非平稳信号的分析。
小波变换的本质是将信号从时域转换到时频域，得到更加精细的频域信息，可以方便的对信号进行滤波、去噪等处理。
2、小波去噪方法小波去噪是指通过小波分析方法将噪声与信号分离并且去除的过程。
小波去噪的基本步骤是通过小波分解将信号分解成多尺度信号，然后对每一个分解系数进行阈值处理，去除一部分小于阈值的噪声信号，最后将处理后的分解系数合成原始信号。
3、基于Matlab的小波变换信号去噪实现在Matlab中，可以使用wavemenu命令进行小波变换，使用wthresh命令对小波分解系数进行阈值处理，利用waverec命令将阈值处理后的小波分解系数合成原始信号。
下面给出基于Matlab实现小波变换信号去噪的步骤：（1）读取信号，并可视化观测信号波形。
（2）通过wavedec命令将信号进行小波分解得到多个尺度系数，展示出小波分解系数。
（3）通过绘制小波系数分布直方图或者小波系数二维展示图，估计信号的噪声强度。
（4）根据阈值处理法对小波系数进行阈值处理，获得非噪声系数和噪声系数。
（5）通过waverec命令将非噪声系数合成原始信号。
（6）可视化效果，比较去噪前后信号的波形。
针对每个步骤，需要熟悉各个工具箱的使用知识。
在实际应用中，还需要根据特定的数据处理需求进行合理的参数设置。
4、总结小波去噪是一种常见的信号处理方法，在Matlab中也可以方便地实现。
通过实现基于Matlab小波变换的信号去噪，可以更好地应对复杂信号处理的需求，提高数据分析的准确性和精度。
小波变换小波阈值去噪
小波变换是一种常用的信号处理方法，可以将信号分解成不同频率的小波分量，并对每个分量进行分析和处理。
小波阈值去噪则是一种基于小波变换的信号去噪方法，它利用小波分解将信号分解成不同频率的小波分量，然后根据小波系数的大小进行阈值处理，将较小的小波系数置零，从而达到去除噪声的目的。
小波阈值去噪方法的步骤主要包括信号分解、阈值处理和信号重构三个过程。
首先，将待处理的信号进行小波分解，得到各个频率的小波系数。
然后，根据所选的阈值方法，确定阈值大小，对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置零。
最后，将处理后的小波系数进行逆变换，即可得到去噪后的信号。
常用的小波阈值去噪方法包括硬阈值和软阈值。
硬阈值将小于阈值的系数直接置零，而软阈值则采用更加平滑的方式将系数逐渐减小到零。
两种方法各有优缺点，具体选择应根据实际情况和需求进行。
小波阈值去噪方法在信号处理、图像处理、音频处理等领域得到了广泛应用，其优点包括去噪效果好、处理速度快、对信号特征的保留能力强等。
但是，在实际应用中也存在一些问题，如阈值的确定、小波基函数的选择等，需要认真考虑和处理。
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如何使用小波变换进行信号去噪处理信号去噪是信号处理领域中的一个重要问题，而小波变换是一种常用的信号去噪方法。
本文将介绍小波变换的原理和应用，以及如何使用小波变换进行信号去噪处理。
一、小波变换的原理小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率和时间尺度的成分。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域分辨率和频域分辨率。
小波变换的基本思想是通过选择不同的小波函数，将信号分解成不同尺度的波形，并通过对这些波形的加权叠加来重构信号。
二、小波变换的应用小波变换在信号处理中有着广泛的应用，其中之一就是信号去噪处理。
信号中的噪声会影响信号的质量和准确性，因此去除噪声是信号处理的重要任务之一。
小波变换可以通过将信号分解为不同尺度的波形，利用小波系数的特性来区分信号和噪声，并通过滤波的方式去除噪声。
三、小波变换的步骤使用小波变换进行信号去噪处理的一般步骤如下：1. 选择合适的小波函数：不同的小波函数适用于不同类型的信号。
选择合适的小波函数可以提高去噪效果。
2. 对信号进行小波分解：将信号分解成不同尺度的小波系数。
3. 去除噪声：通过对小波系数进行阈值处理，将小于一定阈值的小波系数置零，从而去除噪声成分。
4. 重构信号：将去噪后的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。
四、小波阈值去噪方法小波阈值去噪是小波变换中常用的去噪方法之一。
它的基本思想是通过设置一个阈值，将小于该阈值的小波系数置零，从而去除噪声。
常用的阈值去噪方法有软阈值和硬阈值。
软阈值将小于阈值的小波系数按照一定比例进行缩小，而硬阈值将小于阈值的小波系数直接置零。
软阈值可以更好地保留信号的平滑性，而硬阈值可以更好地保留信号的尖锐性。
五、小波变换的优缺点小波变换作为一种信号处理方法，具有以下优点：1. 可以提供更好的时域分辨率和频域分辨率，能够更准确地描述信号的时频特性。
2. 可以通过选择不同的小波函数适用于不同类型的信号，提高去噪效果。
3. 可以通过调整阈值的大小来控制去噪的程度，灵活性较高。
小波变换去噪原理在信号处理中，噪声是不可避免的。
它可以是由于传感器本身的限制、电磁干扰、环境噪声等原因引入的。
对于需要精确分析的信号，噪声的存在会严重影响信号的质量和可靠性。
因此，去除噪声是信号处理的重要任务之一。
小波变换去噪是一种基于频域分析的方法。
它通过分析信号在不同频率上的能量分布，将信号分解成多个频率段的小波系数。
不同频率段的小波系数对应不同频率的信号成分。
根据信号的时频特性，我们可以对小波系数进行阈值处理，将低能量的小波系数置零，从而抑制噪声。
然后，将处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。
小波变换去噪的原理可以用以下几个步骤来描述：1. 小波分解：将原始信号通过小波变换分解成不同频率的小波系数。
小波系数表示了信号在不同频率上的能量分布情况。
常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等。
2. 阈值处理：对小波系数进行阈值处理。
阈值处理的目的是将低能量的小波系数置零，从而抑制噪声。
常用的阈值处理方法有硬阈值和软阈值。
硬阈值将小于阈值的系数置零，而软阈值则对小于阈值的系数进行衰减。
3. 逆变换：将处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。
反变换过程是将小波系数与小波基函数进行线性组合，恢复原始信号。
小波变换去噪具有以下几个优点：1. 时频局部性：小波变换具有时频局部性，可以在时域和频域上同时进行分析。
这使得小波变换去噪可以更加准确地抑制噪声，保留信号的时频特性。
2. 多分辨率分析：小波变换可以将信号分解成不同频率的小波系数，从而实现对信号的多分辨率分析。
这使得小波变换去噪可以对不同频率的噪声进行不同程度的抑制，提高去噪效果。
3. 适应性阈值：小波变换去噪可以根据信号的能量特性自适应地选择阈值。
这使得小波变换去噪可以更好地适应不同信号的噪声特性，提高去噪效果。
小波变换去噪在信号处理中有广泛的应用。
例如，在语音信号处理中，小波变换去噪可以用于语音增强、音频降噪等方面。
小波去噪原理
小波去噪是一种信号处理的方法，通过将信号分解为不同频率的小波系数，并对这些小波系数进行处理，来实现去除噪声的目的。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 小波分解：利用小波变换将原始信号分解为不同频率的小波系数。
小波变换是通过将信号与一组小波基函数进行卷积运算得到小波系数的过程，可以得到信号在时频域上的表示。
2. 阈值处理：对于得到的小波系数，通过设置一个阈值进行处理，将小于该阈值的小波系数置零，而将大于该阈值的小波系数保留。
这样做的目的是去除噪声对信号的影响，保留主要的信号成分。
3. 逆小波变换：通过将处理后的小波系数进行逆小波变换，将信号从小波域恢复到时域。
逆小波变换是通过将小波系数与小波基函数的逆进行卷积运算得到恢复信号的过程。
4. 去噪效果评估：通过比较原始信号和去噪后信号的差异，可以评估去噪效果的好坏。
常用的评价指标包括信噪比、均方根误差等。
小波去噪的原理基于信号在小波域中的稀疏性，即信号在小波系数中的能量主要分布在较少的小波系数上，而噪声的能量主要分布在较多的小波系数上。
因此，通过设置适当的阈值进行处理，可以去除噪声对信号的影响，保留原始信号的主要成分。
小波去噪原理
小波去噪是一种信号处理方法，它利用小波变换将信号分解成不同尺度的频段，然后通过去除噪声信号的方式来实现信号的去噪。
小波去噪原理的核心是利用小波变换的多尺度分析特性，将信号分解成不同频段的细节信息和大致趋势，然后根据信号的特点来选择合适的阈值进行去噪处理。
在实际应用中，小波去噪可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量和可
靠性。
它被广泛应用于图像处理、音频处理、生物医学信号处理等领域，取得了显著的效果。
小波去噪的原理可以简单概括为以下几个步骤：
1. 小波变换，首先对原始信号进行小波变换，将信号分解成不同尺度的频段。
2. 阈值处理，根据信号的特点和噪声的性质，选择合适的阈值对小波系数进行
处理，将噪声信号抑制或者滤除。
3. 逆小波变换，将经过阈值处理的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。
小波去噪的原理在实际应用中有一些注意事项：
1. 选择合适的小波基，不同的小波基对信号的分解和重构有不同的效果，需要
根据具体的应用场景选择合适的小波基。
2. 阈值选取，阈值的选取对去噪效果有很大的影响，需要根据信号的特点和噪
声的性质进行合理选择。
3. 多尺度分析，小波变换可以实现多尺度分析，可以根据信号的特点选择合适
的尺度进行分解，以提高去噪效果。
小波去噪原理的核心思想是利用小波变换将信号分解成不同尺度的频段，然后
根据信号的特点选择合适的阈值进行去噪处理。
它在实际应用中取得了显著的效果，成为信号处理领域中重要的去噪方法之一。
科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008NO .27SC I ENCE &TECH NO LOG Y I NFOR M A TI O N 学术论坛在过去,我们曾用短时傅立叶变换(SFFT )在频域内对语音信号进行分析去噪,但它有一定的局限性。
小波变换是传统傅立叶变换的继承和发展。
由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用逐渐精细的时域或空域步长,可以聚焦分析对象的任意细节,因此特别适合于非平稳信源的处理,已经成为应用于语音信号处理的一种新手段。
1语音信号去噪问题描述由于语音信号可以被分为浊音段和清音段两部分,而这两部分又有很大区别;浊音呈现出准周期性,其周期为该段的基因周期,且含有较多的低频成分。
清音的信号波形类似于白噪声,与浊音相比,频率较高且无周期性。
若语音中参入了含高频成分的噪声,对浊音和清音段应采用不同的阈值方案,才能获得最佳的去噪效果。
因此,在阈值处理之前,必须把清音段识别分割处理,然后对浊音和清音段应采用不同的阈值处理方法。
阈值去噪的原理就是将小波变换后的小波系数低于阈值的部分置零,从而去除噪声,从原则上讲,阈值去噪时希望尽可能地将噪声对应的小波系数都置零,同时尽量保留信号对应的小波系数,其中最关键的问题就是如何有效的选定合适的阈值。
下来我们就来研究一下几种阈值选取规则。
2阈值的选取规则①通用阈值(s qt w ol og 规则)设含噪信号f (t )在尺度1—j (1<j <J )上通过小波分解的到的小波系数的个数综合为n,J 为二进尺度参数,噪声的标准偏差为s ,则通用阈值为:(1)该方法的原理依据是N 个具有独立分布的标准高斯变量中的最大值小于t 1的概率随着N 的增大而趋于1。
若被测信号含有独立同分布的噪声,经小波变换后,其噪声的小波变换系数也是独立同分布的。
如果具有独立同分布的噪声经小波分解后,它的系数序列长度很大,则根据上述理论可知:该小波系数中小于最大值t 1的概率接近1,即存在一个阈值使得该序列的所有小波系数都小于它。
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。
小波去噪的原理小波去噪是一种基于小波变换的滤波方法，它的出现主要是为了解决传统滤波方法在去除噪声同时也会损失一些有效信号的问题。
小波去噪的原理是基于小波变换将信号分解成频率域和时间域两个部分，通过对小波系数的分析和处理来实现消除噪声的目的。
小波去噪的主要步骤包括小波变换、阈值处理和小波逆变换。
将原始信号进行小波变换，将信号分解成不同频率的小波系数，然后对小波系数进行阈值处理。
阈值处理是通过确定一个特定的阈值来对小波系数进行筛选，将小于阈值的系数置零，而保留大于阈值的系数。
这个阈值可以根据不同的需求进行调整，比如根据信噪比来确定。
经过阈值处理过后，只有部分的小波系数保留下来，其他小波系数都被置零。
然后再将处理后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的信号。
这个去噪后的信号相对于原始信号而言，噪声被有效降低了。
小波去噪的原理基于小波变换可以分解不同频率的信号特点，将信号进行分解后，可以有效处理各种类型的噪声，比如高斯噪声、脉冲噪声、周期噪声等。
阈值处理是小波去噪的核心步骤，通过确定阈值大小和阈值函数来控制处理后的小波系数，达到去除噪声的目的。
小波去噪的计算量相对较小，处理速度快，因此在实际应用中得到了广泛的应用和推广。
小波去噪方法是一种基于小波变换的非常有效的滤波技术，其核心思想是将信号分解成不同频率的小波系数，从而实现对噪声的有效去除。
在实际工程中，小波去噪已经得到了广泛的应用，可用于信号处理、声音处理、图像处理、语音处理等领域。
小波去噪的优点在于能够有效去除信号中的噪声，同时又能够保证信号的原始信息尽可能得到保留。
由于小波变换能够将信号分解成不同频率的小波系数，因此可以针对不同频率的噪声进行有效处理，避免了传统滤波算法对信号真实信息的损失。
小波去噪的核心是阈值处理，而阈值的选择是小波去噪的重要问题。
关于阈值的确定方法主要包含固定阈值、自适应阈值和经验阈值等几种常见方法。
固定阈值是将阈值确定为固定的数值，通常需要事先对数据进行多次处理，找到一个适合的阈值大小。
小波变换对音频信号去噪效果的评估方法小波变换是一种常用的信号处理技术，可以在时频域上对信号进行分析和处理。
在音频信号处理中，去除噪音是一个重要的任务，而小波变换可以有效地实现音频信号的去噪。
本文将介绍小波变换在音频信号去噪中的应用，并提出一种评估方法来评估其效果。
首先，让我们了解一下小波变换的基本原理。
小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号分解成不同频率的小波分量。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特征。
在音频信号去噪中，小波变换可以将噪音和信号分离开来，从而实现去噪的目的。
然而，仅仅使用小波变换并不能完全消除音频信号中的噪音。
因此，我们需要一种评估方法来评估小波变换对音频信号去噪的效果。
常见的评估方法有两种：主观评估和客观评估。
主观评估是通过人工听觉来评估音频信号去噪的效果。
这种评估方法直观、直接，但是受到个人主观因素的影响较大。
为了减少主观因素的影响，可以采用多位听者的意见进行综合评估。
主观评估的结果可以用来评估不同的去噪算法在人耳感知上的差异。
客观评估是通过一些客观指标来评估音频信号去噪的效果。
常用的客观指标有信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）等。
信噪比是衡量信号和噪音之间的比例关系，可以用来评估去噪效果的好坏。
均方根误差是衡量去噪后信号与原始信号之间的差异，可以用来评估去噪算法的准确性。
除了主观评估和客观评估，还可以使用一些其他的评估方法来评估小波变换对音频信号去噪的效果。
例如，可以使用频谱图来比较去噪前后的频谱分布情况，如果去噪后的频谱更加平滑，说明去噪效果较好。
另外，还可以使用时域波形图来比较去噪前后的波形形状，如果去噪后的波形更加平稳，说明去噪效果较好。
综上所述，小波变换是一种有效的音频信号去噪方法。
在评估其效果时，可以采用主观评估、客观评估以及其他一些评估方法。
不同的评估方法可以从不同的角度评估去噪效果，综合考虑可以得出更准确的评估结果。
基于小波变换的信号去噪技术研究近年来，信号处理技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
在传统的信号处理方法中，一般利用滤波器等手段进行去噪处理。
然而，这种方法存在很多不足，例如难以处理多变的噪声，也容易出现误判等问题。
随着小波变换技术的不断发展，基于小波变换的信号去噪技术正逐渐成为一种有效的替代方法。
小波变换在信号处理中具有许多优点，能够有效地提取信号中的特征，并将其与噪声分开进行处理。
本文将会对基于小波变换的信号去噪技术进行详细探讨。
一、小波变换简介小波变换是一种最近20年内发展起来的新型信号分析方法，它具有许多传统傅里叶变换所不具备的特性。
小波变换可以将信号分成低频和高频两部分进行处理，这种能够提供更加细致的信号分解能力，使得信号的特征更加明显。
此外，小波变换还能够适应信号的现实特性，更好地适用于一些特定的应用。
二、小波去噪方法小波去噪方法是基于小波变换所开发而来的，其主要思路是通过多级小波变换将原始信号分解成不同尺度下的子带信号，再通过对每个分解出来的子带信号进行阈值处理，从而实现对信号噪声的去除。
具体地，小波去噪方法可分为以下三个步骤：（1）小波分解将原始信号进行多级小波分解，得到不同尺度下的子带信号。
（2）阈值处理对每个子带信号进行阈值处理，去除低于一定阈值的信息，降低噪声对原始信号的影响。
（3）小波重构将处理后的信号进行多级小波重构，得到去噪后的信号。
三、小波去噪算法小波去噪算法是指通过运用小波变换理论，将原信号去除其中混杂的噪声，实现信号的准确重构的一种算法。
其中最常用的算法分别有软阈值、硬阈值和连续小波变换。
1. 软阈值算法软阈值算法是指将小于某一特定阈值的绝对值的所有系数设为零，大于这一阈值的系数变成更小的数。
这种方法在去噪量得到充分保证的同时，可以让最终信号更加平滑。
2. 硬阈值算法硬阈值算法是指将所有绝对值小于某特定阈值的系数取零，即对所有小于固定阈值的系数进行直接处理。
这种方法相对MSE的处理方法容易使得处理后的信号比较平稳，但同时误差较大。
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。
由于语音信号是一种非平稳、非遍历的随机过程，因此长时间时域统计特性对语音信号没有多大的意义，而短时谱的统计特性对语音信号和语音增强有着十分重要的作用。
语音信号短时谱幅度统计特性的时变性，使得语音信号的分析帧在趋于无穷大时，根据中心极限定理，其短时谱的统计特性服从高斯(Gauss)分布，而在实际应用时只能在有限帧长下进行处理，因此，在有限帧时这种高斯分布的统计特性是一种近似的描述，这样就可以作为分析宽带噪声污染的带噪语音信号增强应用时的前提和假设。
2、常用的信号分析方法2.1傅立叶变换傅立叶变换(Fourier transform ，FT )由下式定义：正变换：()()j t f f t e dt ωω+∞--∞=⎰；逆变换： ()()j t f t f e dt ωω+∞-∞=⎰对于确定信号和平稳随机信号，傅立叶变换是信号分析和信号处理技术的理论基础，有着非凡的意义，起着巨大的作用。
傅立叶变换把时间域与频率域联系起来，()f ω具有明确的物理含义，通过()f ω 来研究()f t ，许多在时域内难以看清的问题，在频域中往往表现的非常清楚。
但正是由于傅立叶变换的域变换特性，()f t 与()f ω彼此之间是整体刻画，不能够反映各自在局部区域上的特征，因此不能用于局部分析。
作为变换核的j t e ω±的幅值在任何情况下均为1，即1j t e ω±=，因此，频谱()f ω在任一频率处的值是由实践过程()f t 在整个时间域()~-∞+∞上的贡献决定的；反之，过程()f t 在某一时刻的状况也是由()f ω在整个频率域()~-∞+∞上的贡献决定的。
如果要想知道所分析信号在突变时刻的频率成分，那么傅立叶变换是无能为力的，因为傅立叶变换的积分作用平滑了非平稳信号的突变部分。
傅立叶变换能提取出函数在整个频率轴上的频率信息，却不能反映信号在局部时间范围内的特征。
对于变频信号，如音乐、地震、回波信号 灯，此时所关心的恰恰是信号在局部时间范围内(特别是突变部分)的信号特征(一般是频率成分)。
对非平稳信号用傅立叶变换进行分析，不能提供完全的信息，也即通过傅 立叶变换，可以知道信号所含有的频率信息，但无法知道这些频率信息究竟出现在哪些时间段上。
可见，若要提取局部时间短的频率信息，傅立叶变换已经不再实用。
2.2 小波变换小波分析是一种窗口面积固定但其形状可以改变，时间窗和频率窗都可改 变的时频局域化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间 分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，所以被称为数学显微镜。
正是这种特性，小波变换具有对信号的自适应性。
小波变换具有以下的特点和作用：(1)具有多分辨率的特点，可以由粗到细逐步观察信号；(2)我们可以把小波变换看成用基本频率特性为()ψω的带通滤波器在不同尺度a 下对信号做滤波。
由于傅立叶变换的尺度特性，如果()t ψ的傅 立叶变换是()ψω，则 t a ψ⎛⎫ ⎪⎝⎭的傅立叶变换是 ()a a ψω，因此这组滤波器具有品质因数恒定的即相对带宽(带宽与中心频率之比)恒定的特点。
(3)适当的选择基本小波，使()t ψ在时域上为有限支撑，()ψω在频域上也比较集中，便可以是小波变换在时频两域都具有表征信号局部特征的 能力，这样就有利于检测信号的瞬态或奇异点。
3、小波去噪的基本理论3.1 信号和噪声在小波域各个尺度上的传播特性信号的奇异性或非正则性结构往往包含了它的本质信息。
例如，图像亮度的不连续性表示其中含有边缘；在心电图或雷达信号中，令人感兴趣的信息包含在信号的峰变处。
可以证明，信号的局部正则性可有其小波变换幅值随尺度参数的衰减特性来刻画，奇异性和边缘可以通过确定小波变换在细尺度下的局部模极大值来刻画。
图1，给出一带噪阶越信号的离散二进小波变换。
从图中可以看出，原始信号在尖锐变化点在每个尺度上都产生极大值点，也就是说，局部模极大值点描述了信号和图像的边缘，而噪声能量却集中在小尺度上，其小波系数的幅度值随着尺度的增加迅速衰减。
即信号和噪声在多尺度空间上具有不同的特性，数学上称它们有不同的Lipschitz 指数。
图1 带噪信号多尺度小波分解设 n 是一非负整数，1n a n <≤+，如果存在两个常数 A 和00h >及 n 此多项式()n P h ，使得对任意的0h h ≤，均有()()0n f x h P h A h α+-≤ ，则称()f x 在点0x 为Lipschitz 指数 a 。
Lipschitz 指数越大，函数越光滑。
对于白噪声，可以证明它是一个处处奇异的随机分布，具有负的Lipschitz 指数1,02a εε=--∀>,其小波变换系数随着尺度的增大而减小；信号的Lipschitz 通常为正，其小波变换系数随着尺度的增大而增大。
3.2 小波基的选取与标准的傅立叶变换相比，小波分析中所用到的小波函数不具有唯一性， 即小波函数()t ψ具有多样性。
小波分析在工程应用中，一个十分重要的问题就是小波基的选取问题，虽然根据不同的标准，小波函数具有不同的类型，这些 标准通常是以下几点[1]：(1) 支撑长度：()()()(),,,t t ωψφφψω的支撑区间，是当时间或频率区域无穷大时，()()()(),,,t t ωψφφψω从一个有限值收敛到0 的长度。
支撑长度越长，一般需要耗费更多的计算时间，而且产生更多高幅值的小波系数。
(2) 对称性： 具有对称性的小波，在图像处理中可以很有效的避免相位畸变，因为该小波对应的滤波器具有线性相位特性。
(3) 消失矩：()t φ和()t ψ的消失矩阶数，对于数据压缩和特征提取是非常有用的，消失矩越大，就有更多的小波系数为零。
但在一般情况下，消失矩越高，支撑长度越长，必须做折中处理。
(4) 正则性：正则性好的小波，能在信号或图像的重构中获得较好的平滑效果，减小量化或涉入误差的影响。
但在一般情况下，正则性越好，支撑长度越长，计算时间也就越大，也必须有所权衡。
(5) 相似性： 选择和信号波形相似的小波，这对于压缩和消噪是由参考价值的。
不同的小波基对信号的描述是不同的，希望所选取的小波基能同时具有下 列性质： (1)对称性或反对称性； (2)较短的支撑； (3)正交性； (4)较高的消失 矩。
然而，Daubichie 已经证明，Haar 小波是紧支正交小波基中唯一具有对称 性(反对称性)的小波基，并且较短的支撑和较高的消失矩是一对矛盾。
所以， 为了得到小波基的对称性，就要放弃小波基的一些其他性质，或保持小波基的紧支性、正交性就只能得到近似的对称性。
dbN 小波和symN 小波是工程实践中应用最为广泛的、最具价值的小波，仿真也表明这两种小波具有很好的去噪性能。
N 是小波的阶数，即消失矩为 N ，支撑区间为2N-1，symN 是一种近似对称的小波，是对dbN 的一种改进。
在本文中，使用sym4小波。
图2 小波函数4、小波域三种去噪方法4.1 模极大值去噪信号的模极大值重构是指利用信号在各个尺度上小波系数的模极大值来重 构信号。
信号小波系数的模极大值包含了信号峰变性与奇异性，如果可以根据这些极大值点重构信号，那么就可以通过处理小波系数的模极大值而实现对信号奇异性的修改，可以通过改变模极大值来修改奇异性的强度，也可以通过抑制某些极大值点而去除信号的奇异性，这是模极大值重构的基本思想[2]。
对于白噪声，可以证明它是一个处处奇异的随机分布，具有负的Lipschitz 指数1,02a εε=--∀>，而有效的信号Lipschitz 指数通常为正。
因此，可以有小波变换模极大值点幅值随尺度增大的变化规律来区分模极大值点是由噪声还是有信号产生。
如果随着尺度增加，模极大值点的幅值迅速衰减，表明相应的奇异点具有负的 Lipschitz 指数，该模极大值点由噪声产生；反之，如果随着尺度增大，模极大值点幅值逐渐增大，说明该极大值点由信号产生。
经过以上分析，对叠加有正态白噪声的信号进行小波变换后，噪声的模极大值点个数将随着尺度因子的增加而显著减小。
在经过若干次小波变换后，由噪声对应的模极大值点已基本去除或幅值很小，而所余极值点主要由信号产生的。
故可利用这一性质由大尺度到小尺度逐级确定各个尺度上由信号产生的小波系数模极大值，然后重构信号，从而达到滤波目的。
基于以上原理，有如下滤波算法：(1) 对含噪信号进行离散小波变换，一般进行 4-5个尺度，并求出每一尺度上小波系数模极大值点；(2) 在对大尺度上，选一阈值t ，若极值点对应的幅度小于t ，则去掉该点，否则予以保留。
这样就得到最大尺度上新的模极大值点。
