论文综述
语音信号的频谱分析和去噪研究
- 引言
随着时代的发展，信息的传输方式逐渐发展为通过信号的方式传送，信号在采集和传输的过程中，由于外界的影响及机器自身的原因难免会有噪声夹杂在其中，在这种情况下，会影响对信号的分析，尤其是对一些高精度数据影响更为巨大，所以对信号的去噪，提取出原始信号是一个重要课题，最为传统的去噪方式是让信号通过一个低通或者带通滤波器，通过这种方法滤去噪声，但是在这个过程中可能会使信号变得平滑失去突变信息，现今的数字滤波器分为有限冲激响应滤波器FIR和无限冲激响应滤波器IIR，在各种信号处理与分析的中，最重要的数学工具是傅立叶变换，而常用的处理工具是MATLAB，利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求，并调整滤波器参数，这样更为直观简便，减轻工作量，有利于对滤波器的设计优化，对信号的去噪有更好的帮助。
- 国内外研究状况
随着计算机的发展，数字信号处理的理论与技术得到飞速发展，20世纪60年代以来，我国形成了一系列的数字信号处理的理论与算法，比如，数字滤波器，快速傅立叶变换（FFT），这些都是数字信号处理的技术基础，随着信息科技的飞速发展，信号处理取得了重大的飞跃。信号的去噪是数字信号处理中的一个很重要的研究课题，在现今的各种信号中，噪声一般分为两类：相干噪声和随机噪声，相干噪声包括面波，多次波等，随机噪声包括测量误差，环境噪声等。而对信号滤除噪声的方法大致分为三种：基于傅立叶变换的去噪法，相干平均去噪法，和基于小波变换的去噪法。信号去噪在雷达的使用和通信中有着极大的作用，经过先辈们不断的研究与实验，运用滤波器进行信号去噪的方法已经相当完美了，数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能,数字滤波器分为IIR数字滤波器和FIR数字滤波器。 信号处理基本涉及到所有的工程技术领域，而信号去噪是信号处理的一个非常重要的分支，而频谱分析又是信号处理中一个非常重要的分析手段，一般的频谱分析都依靠传统频谱分析仪来完成，价格昂贵，体积庞大，不便于工程技术人员的携带。而利用MATLAB就会免去以上的问题。信号去噪被用于从一堆波音资料中提取有用信息去除干扰，提高波音资料信噪比。为了提高信噪比，人们根据信号和噪声的各种特征差异，设计了许多去噪方法，并在应用中取得了很好的成果。信号去噪的很多方法都是利用短时傅立叶变换来滤波去噪，但是短时傅立叶变换不能同时兼顾时间分辨率和频率分辨率，用不同种滤波器滤波也是一种有效可行的方法。 发展到近阶段，信号去噪处理发展为经典滤波和现代滤波，经典滤波器就是假定输入信号x(n)中的有用成分和希望滤除成分分别位于不同的频带，因而我们通过一个线性系统就可以对噪声进行滤除，如果噪声和信号的频谱相互混叠，则经典滤波器得不到滤波的要求。通常有高通滤波器，低通滤波器，带通滤波器，带阻滤波器。 现代滤波思想是和经典滤波截然不同的，现代滤波是利用信号的随机性的本质，将信号和噪声看成随机信号，通过利用其统计特征估计出信号本身。一旦信号被估计出，得到的信号本身比原来的信噪比高出许多。典型的数字滤波器有kalman滤波，Wenner滤波，自适应滤波，小波变换（wavelet）等手段。从本质上讲，数字滤波器其实是一种算法，这种算法在数字设备上得以实现，这里的数字设备不仅包含计算机，还有嵌入式设备，如：DSP，FPGA，ARM等。
- 参考文献
[1] 余成波，扬菁，扬如民，周登义 . 数字信号处理及 MATLAB
实现 [M]. 清华大学出版社，2004 年 .
[2] 钟麟，王峰 .MATLAB 仿真技术与实例应用教程 [M]. 国防
工业出版社，2004 年 .
[3] 董长虹 . MATLAB 信号处理与应用 [M]. 国防工业出版社，
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