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短时傅里叶变换域最优非因果滤波器和滤波矩阵降噪算法
被引量：
3
1
作者
王向辉
李梅
+3 位作者
田旭华
王姣
谭歆
路东东
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第2期164-173,197,共11页
在现有短时傅里叶变换域单通道降噪算法考虑帧间相关性的基础上,为提高算法的灵活度以及滤波器的性能,提出了一系列最优非因果滤波器和滤波矩阵.具体地,通过引入非因果概念,设计出一组单通道非因果降噪滤波器,以实现同时利用过去帧和未...
在现有短时傅里叶变换域单通道降噪算法考虑帧间相关性的基础上,为提高算法的灵活度以及滤波器的性能,提出了一系列最优非因果滤波器和滤波矩阵.具体地,通过引入非因果概念,设计出一组单通道非因果降噪滤波器,以实现同时利用过去帧和未来帧信息进行噪声抑制的目的.并在此基础上,推导出了一组最优单通道滤波矩阵,以降低算法的复杂度.将非因果滤波器以及滤波矩阵的思想相结合,进一步提出了一组单通道非因果滤波矩阵.随后,将所提算法扩展至多通道场景中,设计出了一组最优多通道非因果降噪滤波矩阵,以达到更好的降噪效果.最后,对所提算法进行了仿真实验.实验结果表明,与传统算法相比,本文提出的算法可有效改善带噪信号(输入信号)的信噪比,提升语音质量.
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关键词
语音降噪
非因果
滤波矩阵
短时傅里叶变换域
单通道
多通道
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职称材料
球形麦克风阵列时频故障信号定位算法研究
被引量：
6
2
作者
邓昌建
蒋世奇
+1 位作者
蔚泽峰
明祥林
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第2期309-314,共6页
针对广义互相关算法在强噪声环境下,设备故障时频声音信号定位困难的问题,提出一种结合图像分析与短时傅里叶变换(STFT)的时频信号子空间延时(TFSD)估计算法。利用STFT域中的噪声与信号特征,结合STFT域中不同麦克风测量数据的相关信息,...
针对广义互相关算法在强噪声环境下,设备故障时频声音信号定位困难的问题,提出一种结合图像分析与短时傅里叶变换(STFT)的时频信号子空间延时(TFSD)估计算法。利用STFT域中的噪声与信号特征,结合STFT域中不同麦克风测量数据的相关信息,使用滤波、谱减等方法进行信号、噪声区域分离,构建信号主成分区域,通过反演构造信号子空间,从而进行端点识别,延时值估计,实现声源定位。仿真结果表明,即使在加性噪声幅度远大于故障信号的2倍,也能实现准确的延时估计,延时估计误差和5 m×5 m范围的定位误差小于10%,实测也证实了该结果的正确性。
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关键词
麦克风阵列
短时傅里叶变换域
信号子空间
反演
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职称材料
题名
短时傅里叶变换域最优非因果滤波器和滤波矩阵降噪算法
被引量：
3
1
作者
王向辉
李梅
田旭华
王姣
谭歆
路东东
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西省人工智能联合实验室
北京卫星环境工程研究所
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第2期164-173,197,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62101313)
陕西省科技厅自然科学基础研究计划面上项目(2023-JC-YB-484)
+2 种基金
陕西省重点研发计划项目(2020GY-091)
陕西省西安市高校院所科技人员服务企业项目(22GXFW0004)
陕西科技大学博士科研启动基金项目(2020BJ-049)。
文摘
在现有短时傅里叶变换域单通道降噪算法考虑帧间相关性的基础上,为提高算法的灵活度以及滤波器的性能,提出了一系列最优非因果滤波器和滤波矩阵.具体地,通过引入非因果概念,设计出一组单通道非因果降噪滤波器,以实现同时利用过去帧和未来帧信息进行噪声抑制的目的.并在此基础上,推导出了一组最优单通道滤波矩阵,以降低算法的复杂度.将非因果滤波器以及滤波矩阵的思想相结合,进一步提出了一组单通道非因果滤波矩阵.随后,将所提算法扩展至多通道场景中,设计出了一组最优多通道非因果降噪滤波矩阵,以达到更好的降噪效果.最后,对所提算法进行了仿真实验.实验结果表明,与传统算法相比,本文提出的算法可有效改善带噪信号(输入信号)的信噪比,提升语音质量.
关键词
语音降噪
非因果
滤波矩阵
短时傅里叶变换域
单通道
多通道
Keywords
noise reduction
non-causal
filtering matrix
STFT domain
single-channel
multi-channel
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
球形麦克风阵列时频故障信号定位算法研究
被引量：
6
2
作者
邓昌建
蒋世奇
蔚泽峰
明祥林
机构
成都信息工程大学控制工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第2期309-314,共6页
基金
四川省教育厅自然科学基金重点项目(14ZA0172)资助
文摘
针对广义互相关算法在强噪声环境下,设备故障时频声音信号定位困难的问题,提出一种结合图像分析与短时傅里叶变换(STFT)的时频信号子空间延时(TFSD)估计算法。利用STFT域中的噪声与信号特征,结合STFT域中不同麦克风测量数据的相关信息,使用滤波、谱减等方法进行信号、噪声区域分离,构建信号主成分区域,通过反演构造信号子空间,从而进行端点识别,延时值估计,实现声源定位。仿真结果表明,即使在加性噪声幅度远大于故障信号的2倍,也能实现准确的延时估计,延时估计误差和5 m×5 m范围的定位误差小于10%,实测也证实了该结果的正确性。
关键词
麦克风阵列
短时傅里叶变换域
信号子空间
反演
Keywords
microphone array
short-time Fourier transform
signal subspace
inversion
分类号
TN929.52 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
短时傅里叶变换域最优非因果滤波器和滤波矩阵降噪算法
王向辉
李梅
田旭华
王姣
谭歆
路东东
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
球形麦克风阵列时频故障信号定位算法研究
邓昌建
蒋世奇
蔚泽峰
明祥林
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017
6
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职称材料
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