信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2011年
6期
851-856
,共6页
李宁%蒋建中%张东方%郭士旭
李寧%蔣建中%張東方%郭士旭
리저%장건중%장동방%곽사욱
时变干扰%二进小波变换%后验信噪比%干扰估计%干扰滤除
時變榦擾%二進小波變換%後驗信譟比%榦擾估計%榦擾濾除
시변간우%이진소파변환%후험신조비%간우고계%간우려제
本文针对短波语音中存在的时变干扰难以跟踪,更难以滤除的问题,提出了一种基于二进小波变换的抗时变干扰算法,利用二进小波变换的变焦距的功能以及保持语音信号连续性的特点将短波语音信号分解成各层小波系数,由于噪声、语音和时变干扰在不同尺度上小波变换后,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现,因此通过二进小波变换能够有效地将时变干扰分解到很少的小波系数上,然后结合后验信噪比的大小以及根据人耳的听觉掩蔽特性,将强干扰和弱干扰、重叠干扰和非重叠干扰分开处理,较好地滤除了时变干扰并且明显降低了对短波语音信号的失真.仿真表明此算法不仅能够较好地滤除时变干扰,并且对语音失真较小,要明显优于传统的陷波算法.
本文針對短波語音中存在的時變榦擾難以跟蹤,更難以濾除的問題,提齣瞭一種基于二進小波變換的抗時變榦擾算法,利用二進小波變換的變焦距的功能以及保持語音信號連續性的特點將短波語音信號分解成各層小波繫數,由于譟聲、語音和時變榦擾在不同呎度上小波變換後,其小波變換繫數和呎度大小的特性關繫存在著不同的特徵錶現,因此通過二進小波變換能夠有效地將時變榦擾分解到很少的小波繫數上,然後結閤後驗信譟比的大小以及根據人耳的聽覺掩蔽特性,將彊榦擾和弱榦擾、重疊榦擾和非重疊榦擾分開處理,較好地濾除瞭時變榦擾併且明顯降低瞭對短波語音信號的失真.倣真錶明此算法不僅能夠較好地濾除時變榦擾,併且對語音失真較小,要明顯優于傳統的陷波算法.
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