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文檔簡介
1、大量的實驗表明語音信號是一種非線性,非平穩(wěn)的信號,這使得基于線性,平穩(wěn)的傳統(tǒng)的語音信號處理方法在性能上無法得到更大的提高,因此研究先進的非平穩(wěn)信號的處理方法,對語音信號處理的研究有著重大的意義。希爾伯特黃變換足美籍華人N.E.Huang提出的一種新的時頻分析方法,是對以傅里葉變換為基礎(chǔ)的線性譜和穩(wěn)態(tài)的一項重大突破,并廣泛應(yīng)用在地震波分析,語音識別,機械故障診斷等領(lǐng)域。希爾伯特黃變換的基本思想是將復(fù)雜的多分量信號分解成簡單的單分量信號,然
2、后再對每個單分量信號進行處理。本文結(jié)合語音信號的特點,針對希爾伯特黃變換存在的問題的提出了相應(yīng)的改進算法,并通過實際的語音信號數(shù)據(jù),對其特征進行提取。為基于語音特征的應(yīng)用提供基礎(chǔ)性的特征數(shù)據(jù)。
首先,在對希爾伯特黃的基本原理進行深入研究的基礎(chǔ)上,對目前常用的信號時頻分析處理方法進行了詳細(xì)介紹、分類、分析和對比,總結(jié)各自在信號處理中的優(yōu)缺點。
其次,重點研究了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法,分析和總結(jié)了其存在的不足之處。該信
3、號分解算法,對于非線性、非平穩(wěn)的信號可以得到比較合理的分解。然而,由于該算法本身存在的一些問題,在某些信號的處理過程中會出現(xiàn)分解后各個分量間的正交性失效、端點效應(yīng)、虛假分量的產(chǎn)生,這些問題的存在都會直接影響著對信號特征的提取、分析、處理。本文提出丁一種基于互信息理論的虛假分量的識別方法,其基本思想是,將EMD信號分解的各個固有模態(tài)函數(shù)所攜帶的與原始的信號的信息量或者失度作為判斷虛假分量的依據(jù),從而改善EMD分解算法的性能。
4、 再次,能否精確的構(gòu)造信號的包絡(luò)線,將直接影響著信號的分解結(jié)果。
在構(gòu)造包絡(luò)線時,信號兩端極值的確定是極為重要的一個步驟,如果不能恰當(dāng)?shù)拇_定端點處極值將會在端點處產(chǎn)生端點線效應(yīng),其直接結(jié)果是:隨著分解的繼續(xù)將會逐步“污染”內(nèi)部的數(shù)據(jù)。為此本文提山了一種BP網(wǎng)絡(luò)延拓算法,該算法能夠較好的抑制端點效應(yīng)的產(chǎn)生。
最后,以Matlab 7.1為仿真平臺對改進后的算法與目前已有的算法進行仿真對比。仿真實驗表明,采用本文
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