資料介紹
聲音信號和圖像信號的輸入、采集、處理的每一個環(huán)節(jié)以及輸出結(jié)果的全過程都不可避免的受到噪聲的影響。噪聲一般都是隨機(jī)信號,是不可預(yù)測的,如何剔除聲音信號中的噪聲,一直是信號處理過程中的重要研究內(nèi)容。一般的去噪方法有線性濾波和非線性濾波,即把原始數(shù)據(jù)對應(yīng)通過算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算得到濾波結(jié)果,這兩種方法都會使得變換后的熵增高,而且信號的相關(guān)性也難以得到。小波變換的低熵性、多分辨特性、去相關(guān)性使其在信號去噪方面占據(jù)了很大的優(yōu)勢,它的成果在語聲人丁合成、天體識別以及機(jī)器視覺等眾多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。
在眾多的小波去噪方法中,Donoho提出的閾值方法最常用,該方法計算量小,實現(xiàn)簡單,但也存在一定的缺陷。硬閾值方法對較大的小波系數(shù)不進(jìn)行處理,將較小的小波系數(shù)置零,這就造成了門限閾值處的不連續(xù),在重構(gòu)信號時容易產(chǎn)生震蕩:而軟閾值方法是把較大的小波系數(shù)均減去一個常數(shù),導(dǎo)致重構(gòu)信號時產(chǎn)生較大的均方差?;诖?,文中提出了一種改進(jìn)的閾值函數(shù)方法,既克服了硬閾函數(shù)的缺點,又減小了軟閾值函數(shù)的偏差。
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