6、音频处理技术:从降噪到音效增强

音频处理技术:从降噪到音效增强

1. 主动噪声控制

1.1 主动噪声控制概述

主动噪声控制旨在利用电声系统,借助麦克风等测量传感器和扬声器等输出执行器,降低在空气中传播的有害噪声音量。通常,噪声信号来自旋转机械等设备,可在其源头附近测量。该系统的目标是通过自适应滤波器产生“反噪声”,在期望的安静区域衰减有害噪声。与传统的自适应噪声消除不同,主动噪声控制存在以下特点:
- 无法直接测量期望的响应信号,仅能获取衰减后的信号。
- 主动噪声控制系统在自适应过程中必须考虑从辅助扬声器到麦克风的误差路径。

1.2 二次传播路径

二次传播路径是指反噪声从输出扬声器到安静区域内误差麦克风所经过的路径。以下代码用于生成一个带限在 160 - 2000 Hz 范围内、滤波器长度为 0.1 秒的扬声器到误差麦克风的脉冲响应:

Fs     = 8e3;  % 8 kHz
N      = 800;  % 800 samples@8 kHz = 0.1 seconds
Flow   = 160;  % Lower band-edge: 160 Hz
Fhigh  = 2000; % Upper band-edge: 2000 Hz
delayS = 7;
Ast    = 20;   % 20 dB stopband attenuation
Nfilt  = 8;    % Filter order
% Design bandpass filter to generate bandlimited impulse response
filtSpecs = fdesign.ba
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值