信号处理学习笔记1——滤波概述

本文深入解析滤波技术,包括线性和非线性滤波的区别,以及同态滤波在语音信号处理领域的应用。通过FFT和对数运算,同态滤波能够处理卷积关系的噪声,实现有效去噪。

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  • 什么是滤波?
    按照我个人的理解,滤波就是从观测信号中去除噪声,留下想要信号的过程。
  • 线性滤波与非线性滤波
    根据滤波器的输出是否为输入的线性函数,可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。
    若噪声为加性,即噪声是叠加到“干净”信号上的,则可用线性滤波器将噪声滤除。若噪声不是加性,则需要非线性滤波器。
    典型的线性滤波如经典IIR、FIR滤波,典型的非线性滤波如中值滤波、形态学滤波、同态滤波、基于小波分解的滤波等。
    在同态滤波中,有用信号和噪声是卷积关系,通过FFT和对数运算将卷积关系转换为加法运算,进而在同态域用线性滤波进行去噪,然后再反变换到时域。在语音信号处理领域,声门激励信息和声道响应信息在时域上就是卷积关系,可通过同态滤波将二者分离开,从而求得共振特征和基音周期,用于语音编码、合成、识别等。

参考文献:
赵力,《语音信号处理(第3版)》

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