基于MATLAB的语音信号的频谱分析和去噪开题报告

全文总字数：1074字

1. 研究目的与意义

目前信息的传输方式一般通过信号传送，但因为各种影响会产生噪声，这时会对信号的分析造成不良的影响。所以信号去噪是一个重要且对信息时代的发展有积极促进作用的一个课题。信号去噪是从一堆波音资料中提取有用信息，去除干扰，提高信噪比。在各种信号处理和分析中，最重要的数学工具是傅里叶变换，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，调整滤波器参数，这样更加直观，有利于设计优化，对信号去噪有很大的帮助。信号处理基本上涉及所有工程技术领域，频谱分析是信号处理中一个重要手段，利用MATLAB可以免去价格昂贵，体积庞大等诸多问题。

2. 国内外研究现状分析

20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论，如数字滤波器、快速傅里叶变换等是语音信号处理的理论和技术基础。进入70年代后，提出信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC）。80年代初矢量化（VQ）应0用于语音信号处理中，用隐马尔可夫模型（HMM）描述信号过程的产生是当时的重大发展，目前HMM是现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络研究迅速发展，他的各项成果也在语音信号处理技术中体现。

80年代发展并成熟起来的小波理论与传统的去噪方法比较，有着巨大的优势。1992年，MALLAT等人提出基于信号奇异性的信号多尺度边缘表示法。1994年，出现信号去噪的软闭值方法。2000年，将自适应闽值和平移不变去噪思想结合，提出一种空域自适应小波闺值去噪方法，所选闭值可随信号本身的统计特性作自适应的改变。 近几年来不段有许多改进的方法提出，丰富了小波去噪的内容。

3. 研究的基本内容与计划

使用matlab对信号进行频谱分析，在对信号分析处理的过程中掌握信号频谱表达所表达的意义，以及信号频谱分析的方法。再对给定的数据去噪，应用不同的信号去噪方法通过对相同信号的去噪来对比各种方法的优缺点，挑选出最合适的方法进行去噪，实现对有用信号的提取和分析。

3月查找相关资料构思毕业设计完成开题报告。

4月了解信号去噪的一般方法和过程，熟悉matlab的应用。然后对一些信号去噪，了解信号去噪的本质和利用滤波器去噪的方法。

4. 研究创新点

虚拟频谱分析仪改变了原有频谱仪的整体设计思路，用软件代替了硬件，使工程技术人员可以轻松完成信号的采集，处理和分析。

对于一些需要做大量数据运算的复杂运用以及复杂的频谱分析使用MATLAB便显得十分简捷和游刃有余。