首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

语音信号滤波去噪——使用FLATTOPWIN设计的FIR滤波器

摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器,对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0,开发工具是M语言编程,通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤,掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法,了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号,加入一单频噪声,对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率,设计滤波器进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知,滤波 后的语音信号与原始信号基本一致,即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声,达到了设计目的。 关键词 滤波去噪;FIR滤波器;FLATTOPWIN窗;MATLAB

04
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    结合实例与代码谈数字图像处理都研究什么?

    图像处理(以及机器视觉)在学校里是一个很大的研究方向,很多研究生、博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究。另外,就工作而言,也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待。而且这种情势也越来越凸显。那么图像处理到底都研究哪些问题,今天我们就来谈一谈。图像处理的话题其实非常非常广,外延很深远,新的话题还在不断涌现。下面给出的12个大的方向,系我认为可以看成是基础性领域的部分,而且它们之间还互有交叉 1、图像的灰度调节 图像的灰度直方图、线性变换、非线性变换(包括对数变换、幂次变换、指数变换等)、灰度拉伸、灰度均衡、直方图规定化等等)。 例如,直方图规定化(代码请见http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/41146381)

    02

    学习用于视觉跟踪的深度紧凑图像表示

    在本文中,我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比,我们采用不同的方法,受深度学习架构的最新进展的启发,更加强调(无监督)特征学习问题。具体来说,通过使用辅助自然图像,我们离线训练堆叠去噪自动编码器,以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络,该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成,作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明,当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时,我们的深度学习跟踪器更准确,同时保持低计算成本和实时性能单位(GPU)。

    05
    领券