基于MATLAB的小波在语音信号中的应用文档格式.doc
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Keywords:
MATLAB，Waveletdenoising，Speechsignal
目录
1．引言 1
1.1研究意义 1
1.2研究背景 1
2．基于MATLAB的小波变换处理过程 1
2.1小波的定义 1
2.2小波变换处理的概述 2
3．基于MATLAB的小波变换的相关特点 3
3.1基于MATLAB的小波滤波器的镜像 3
3.2利用A×
A的比例尺的矩阵来分析小波 4
4．基于MATLAB的小波在语音信号的去噪方法 4
4.1基于MATLAB语音信号小波变换阈值去噪法 4
4.2基于MATLAB的小波阈值处理方式的优化 5
4.3基于MATLAB的小波在语音信号去噪的仿真程序 7
4.4基于MATLAB的小波在语音信号去噪的仿真应用举例 10
5．结语 11
6．致谢 11
7．参考文献 11
陕西理工学院毕业设计
1．引言
1.1研究意义
目前基于MATLAB的小波分析方法在许多工程领域中都得到了广泛的应用，成为广大的科技工作者经常使用的工具之一。
MATLAB作为一种高性能和可靠性比较强的数值计算和可视化的软件，经过各个行业领域专家的共同努力和不断研究，MATLAB现已应用于信号处理和图像处理以及通信和小波分析还有就是优化以及控制系统等不同领域。
传统的硬阈值处理方法得到的相关的小波系数值的连续性差，重构得到的小波语音信号可能会产生震荡效应。
软阈值的处理方法在小波系数虽然整理的连续性好，但当小波系数较大时，它们的分解系数总存在偏差，给重构信号带来不可避免的误差。
因此研究新的阈值处理方法，提高重构精度，就有了很大的实用价值。
1.2研究背景
MATLAB软件是美国的MathWorks公司出品和负责研制的商业数学软件，MATLAB软件主要是用于算法开发以及数据可视化与数据分析和数值计算的相关高级技术的计算语言和交互式环境下处理和分析语音以及图像的，MATLAB软件主要包括MATLAB和SIMULINK两大结构部分。
MATLAB是矩阵实验室的简称，MATLAB和Mathematica以及Maple并称为国际上的三大数学处理软件。
MATLAB在数学类的科技应用软件中的相关在数值计算方面的功能将是首屈一指的。
MATLAB功能主要是可以进行相关的矩阵运算以及绘制函数和数据来实现相关的算法和创建用户界面以及连接其他编程语言的相关程序等，MATLAB软件将主要应用于工程计算和控制设计以及信号处理与信号的通讯和图像处理还有将是信号检测以及金融建模设计与分析等领域。
我在设计中将会详细地阐述如何使用MATLAB的相关小波分析工具箱进行语音信号的相关去噪处理的实用技术和实用的方法。
与其它计算机语言相比，MATLAB具有以下特点：
（1）MATLAB是一种解释性语言；
（2）变量的多功能性；
（3）运算符号的多功能性；
（4）语言规则与笔算式相似；
（5）强大而简易的作图功能；
（6）智能化程度高；
（7）功能丰富，可扩展性强。
2．基于MATLAB的小波变换处理过程
2.1小波的定义
小波也就是指的是小区域的波，是一种比较特殊的长度有限以及平均值为0的特有波形。
小波函数的定义为：
我们需要先设为一平方的可积函数，也就是即，若此函数的傅里叶变换满足条件公式：
则可以称为一个比较基本的小波母函数，我们也可以称上式为小波函数的相关可容许的条件。
小波分析是近十几年来发展起来的一种比较新颖的有关时频的分析方法。
小波分析典型的应用主要包括齿轮变速控制和起重机的非正常噪声，还有就是物理中的相关的一些间断现象等。
而小波的频域分析的主要着眼点主要是在于可以区分有关的突发信号以及和相关的稳定信号以及定量分析其能量，小波分析的典型应用主要是包括细胞膜的相关识别，有关金属表面的探伤和金融学中快变量的相关检测，INTERNET的相关流量控制等。
我们可以从以上的小波信号分析的典型应用中就可以看出，时频分析的应用将是非常广泛，涵盖了物理学和工程技术以及生物科学与经济学等众多领域，而且我们知道在很多情况下我们仅仅分析其相关的时域或频域的性质还是不够的，比如我们在电力的相关监测系统中，即要监控相关稳定信号的一些成分，又要准确地定位相关的一些故障信号。
这就需要我们引入新的相关的一些时频分析的方法，小波分析也正是由于这类实际的需求发展起来的。
2.2小波变换处理的概述
基于MATLAB的小波在语音信号的变换识别与语音合成技术是一种关于人机语言通信技术，基于MATLAB的小波在语音信号的运用主要是属于计算机智能接口技术的范畴。
计算机的相关智能接口技术主要是包括计算机的相关听觉和视觉。
计算机的多媒体技术也主要是利用计算机基于MATLAB的小波在语音信号处理和图像的相关处理的能力为我们提供一种更加方便和便捷的人机界面。
使人与计算机之间的通信以及人与人之间的通信更加方便和快速。
基于MATLAB的小波在语音识别和变换技术的应用，本质上就是将MATLAB的小波能将人和动物等的相关语音转化为计算机的相关的语言代码。
我们知道语音主要是我们的相关语言信息的相关载体，语音识别技术的基本任务主要是将输入的话音信息转化为相应的一些语言代码。
就这样我们不仅可以在存储或传输过程将这样的语言代码的状态数码的相关比特率比起存储原来的相关语音信号来大幅度地不断降低，这还在于它把一种连续性的小波在语音信号中主要变成一种具有相关的有限符号集中的符号，这样的符号容易被计算机的一些相关的专用信息处理单元有效地理解其含义，而且便于计算机相关系统与人进行实际的交流，因而我们就可以进行十分广泛的合理的基于MATLAB的小波在语音信号中的应用。
小波变换的相关时频的窗口特性与相关短时傅里叶的时频窗口将是不一样，因为我们知道a不仅会影响窗口在相关的频率轴上的位置，也将会影响相关窗口的形状。
这样的小波变换将对不同的频率在相关的时域上的取样的步长会是可以调节的，也就是在低频的时候小波变换的时间分辨率将是较低的，而相关的频率分辨率较高；
而在相应的高频时小波变换的时间分辨率将会较高，而真正的频率分辨率会较低一些，这也正是符合有关的低频信号变化缓慢一些而高频信号变化迅速一些的重要特点，所以小波变换会被誉为数学显微镜。
这便是小波变换会优于经典的傅里叶变换和短时的傅里叶变换的重要的地方。
小波变换也将是一种积分变换，将主要为小波变换的系数。
小波变换不同于傅里叶变换的地方主要是，小波基将会具有的尺度和平移两个重要的参数，所以有关的函数一经小波变换的话就意味着可以将一个相关的时间函数可以投影到二维的时间-尺度相的有关平面上，这样将会有利于提取有关的信号函数的某些本质方面的特征。
小波分析在目前将是一门新的学科，在相关的频域和时域将会具有良好的局部化的一些特性，小波变换将克服了傅里叶分析方面的一些不足，在能够使用傅里叶变换的地方我们将都可以用小波变换来代替并且所取得的效果将会更好。
小波变换在数据的压缩和去噪以及在边缘检测等方面比现有方法更有效。
小波分析与傅里叶分析的主要的区别将在于：
傅里叶分析的重点是只考虑相关时域和相关的频域之间的是一对一的映射，傅里叶分析主要是以单个变量的时间或频率的相关的函数来表示信号；
小波分析则主要是利用一些可以联合的时间—尺度函数来分析相关的一些非平稳的信号，小波分析和时频分析的主要区别将在于：
时频分析将主要是在相关的时频平面上来表示的一些非平稳的信号，小波分析的描述将主要是在非平稳信号的也在相关的二维平面上，但不是在时频的平面上，而是在有关的时间—尺度的平面上，在小波分析中人们将可以在不同尺度上来观察一些相关的信号，这种对信号分析的多尺度观点将是小波分析的一些最为基本的特征。
小波分析将是属于时频分析的其中的的一种，传统小波分析的信号分析将主要是建立在傅立叶变换的基础之上的，我们知道由于傅立叶分析将主要使用的是一种全局性的变换，要么完全地在时域，要么完全地在频域，因此我们将无法表述有关信号的相关的时频局域的一些性质，而我们知道这种性质恰恰将是非平稳信号中最为根本和最为关键的性质。
我们为了分析和处理有关的非平稳信号，人们将主要对傅立叶分析进行了有关的推广乃至根本性的变革，这样将提出并发展了一系列新的有关的信号分析理论：
短时傅立叶变换和Gabor变换以及时频分析与小波变换，还有分数阶傅立叶变换和线调频小波变换以及循环统计量理论和调幅-调频信号分析等。
其中短时的傅立叶变换和小波变换也将是应传统的傅立叶变换不能够满足相关的信号处理的要求而彼此产生的。
短时的傅立叶变换分析的基本思想将主要是：
我们可以假定非平稳信号在分析窗函数g（t）的一个短时间间隔内将是平稳的，并可以移动分析窗函数，使将在不同的有限时间的宽度内是平稳的信号，从而可以计算出各个不同时刻的有关的功率谱。
但我们将从本质上来讲的话短时傅立叶变换将会是一种比较单一分辨率的信号分析方法，因为短时傅立叶变换使用一个固定的短时窗函数。
因而短时傅立叶变换在信号分析上还是存在着不可改变的一些缺陷。
小波变换是一种信号的时间—尺度分析方法，它具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，
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