基于MATLAB的小波软阈值语音降噪

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

NoerrorCode

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文章标签： matlab 语音识别人工智能

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本文介绍了使用MATLAB进行小波软阈值语音降噪的方法，包括导入语音信号、小波分解、软阈值处理、逆变换及保存播放降噪后语音的步骤。该技术能有效提高语音信号质量与清晰度。

基于MATLAB的小波软阈值语音降噪

近年来，随着数字信号处理技术的不断发展，语音信号处理成为了一个热门领域。语音降噪是其中的一个重要研究方向，其目的是消除语音信号中的噪声干扰，提高语音信号的质量和清晰度。

在本文中，我们将介绍一种基于MATLAB的小波软阈值方法进行语音降噪的技术。这种方法利用小波变换对语音信号进行分析和处理，以实现降噪效果。

首先，我们需要导入MATLAB中的相关库函数和语音信号文件。在本例中，我们使用WAV格式的语音文件作为输入数据。使用以下代码可以实现导入语音信号：

% 导入语音信号
[y, fs] = audioread('input.wav');

接下来，我们需要对导入的语音信号进行小波分解。小波变换可以将信号分解成不同频率的子带信

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【语音去噪】基于matlab小波软阈值语音降噪【含Matlab源码 531期】

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03-16

2949

小波软阈值语音降噪完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

基于MATLAB的小波阈值法在信号降噪中的应用研究.pdf

06-21

以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟...通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

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基于MATLAB的小波阈值降噪方法及其实现详解

08-26

利用MATLAB 2019a及以上版本实现小波阈值降噪的方法及其参数调整。主要内容涵盖三种典型的小波阈值降噪方法：自定义阈值降噪、自动阈值推荐降噪以及多层分解重构降噪。每种方法都提供了具体的MATLAB代码示例，并解释...

121415.rar_小波 软阈值_小波 软阈值 去噪_小波阈值去噪 matlab_小波阈值_软阈值

07-13

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三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅

2509_94268504的博客

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通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。

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RXXW_Dor的博客

12-01

一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。

探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1

最新发布

2503_94171280的博客

12-02

590

Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。

基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现

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本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。

Matlab程序语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。程序会生成四种...

2500_94292699的博客

11-30

314

实测发现卡尔曼滤波对突发噪声效果不错，维纳滤波适合稳态噪声，低通简单粗暴，自适应滤波处理非平稳信号有点东西。下回试试结合深度学习的降噪方案，应该能再战十年。这段代码骨架里藏着三个关键点：音频读取时自动获取采样率fs，时间轴t的生成方式，以及后续处理保持采样率一致。这里把语音信号当作匀速运动物体来处理（虽然物理上有点鬼扯），但预测-更新的迭代机制确实能有效追踪信号变化。灰度原始信号和蓝色处理信号的搭配在论文里用烂了，但确实直观。Matlab程序语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。

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基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM

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11-28

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本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一

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11-29

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占空比MPCC是在传统MPCC的基础上引入占空比控制，即计算被价值函数选择出的最优电压矢量的作用时间，让最优电压矢量只作用采样周期的一部分，其余时间由零电压矢量作用。仿真工况：电机空载零速启动，0s阶跃给定转速300rpm，0.5s施加额定负载。将占空比模型预测电流控制与单矢量模型预测电流控制（每部分上图为单矢量）进行对比。在MATLAB/simulink里面验证所提算法，采用和实验中一致的控制周期1e-4，电机部分计算周期为1e-6。

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plot()plot(x, y, '参数组合')参数分为三类：线条样式、颜色、标记点，可组合使用（如'r--o'表示红色虚线+圆形标记）。% 示例4：正弦（绿色点线+正方形标记）、余弦（黑色点划线+三角标记）hold on;% 保留当前画布，继续绘制下一条曲线hold off;% 关闭hold，恢复默认hold on是绘制多条自定义样式曲线的核心，否则新曲线会覆盖原有曲线。MATLABplot()基础绘图：通过plot(x,y)绘制单/多条曲线；

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录求学之迹，留影于凡庸之日，若有益于君，更胜琼瑶。

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DP节能动态规划+电机模型Carsim联合仿真验证软件使用：Matlab/Simulink2021a+Carsim2019（必须一样的版本+远程调试需格外200）适用场景：采用模块化建模方法，搭建联合仿真模型，其中包含单独的基于DP动态规划节能速度规划算法(注意是单独，即离线运算)，将计算出的s-vx节能速度信息导入到Carsim联合仿真平台当中进行仿真验证。