小波變換語(yǔ)音增強(qiáng)優(yōu)缺點(diǎn)？在處理語(yǔ)音信號(hào)時(shí),Sym10,Sym8,Coif4,Db5這幾種小波函數(shù)表現(xiàn)出來(lái)較其他小波函數(shù)稍?xún)?yōu),其中Sym10表現(xiàn)建議對(duì)語(yǔ)音信號(hào)區(qū)分5層小波可分解能夠得到了增加后語(yǔ)音的信噪

小波變換語(yǔ)音增強(qiáng)優(yōu)缺點(diǎn)？

在處理語(yǔ)音信號(hào)時(shí),Sym10,Sym8,Coif4,Db5這幾種小波函數(shù)表現(xiàn)出來(lái)較其他小波函數(shù)稍?xún)?yōu),其中Sym10表現(xiàn)建議對(duì)語(yǔ)音信號(hào)區(qū)分5層小波可分解能夠得到了增加后語(yǔ)音的信噪比較理想改進(jìn)的噪聲方差大概辦法在估計(jì)也語(yǔ)音信號(hào)的噪聲方差時(shí)比傳統(tǒng)方法估計(jì)的誤差更小,更何況在低信噪比下,改進(jìn)的效果更明顯本文提出的閾值去設(shè)置辦法在語(yǔ)音加強(qiáng)過(guò)程中也得到了比通用閾值法更理想和目標(biāo)的信噪比改進(jìn)之處的閾值函數(shù)是可行的且在語(yǔ)音增加中我得到了比硬、軟閾值函數(shù)更理想的信噪比,且其加強(qiáng)后的語(yǔ)音信號(hào)與上古時(shí)代語(yǔ)音另一種性也更好。

哪些濾波方法可用于突出圖像的邊緣或線(xiàn)狀目標(biāo)？

圖像智能降噪是圖像處理中的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)。在現(xiàn)實(shí)生活中，我們看見(jiàn)了的數(shù)字圖像，在數(shù)字化和傳輸過(guò)程中而常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響大，把這些圖像稱(chēng)做含噪圖像或是叫噪聲圖像。下降數(shù)字圖像中噪聲的過(guò)程一般稱(chēng)圖像降噪,總是又一般稱(chēng)圖像去噪。

圖像濾波是在最好就是保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下，對(duì)目標(biāo)圖像的噪聲并且抑制，是圖像預(yù)處理中絕不可以有了的操作，其如何處理效果的好壞將就會(huì)影響到強(qiáng)盜團(tuán)圖像處理和分析的有效性和可靠性。

圖像濾波是圖像降噪技術(shù)的方法，圖像降噪技術(shù)有很多方法，通常有：

1、均值濾波器

此法適用規(guī)定于能去掉實(shí)際系統(tǒng)掃描能夠得到的圖象中的顆粒噪聲。

領(lǐng)域你算算法也能使力地抑制噪聲,而也導(dǎo)致來(lái)算而影響到了模糊現(xiàn)象,影像程度與鄰域半徑成正比。幾何均值濾波器所至少的平滑度也可以與算術(shù)均值濾波器相比較,但在濾波過(guò)程中會(huì)弄丟更少的圖象細(xì)節(jié)。諧波均值濾波器對(duì)“鹽”噪聲效果更好,但是不可以參照于“胡椒”噪聲。它不善于一次性處理像高斯噪聲那樣的其他噪聲。逆諧波均值濾波器更適合于全面處理脈沖電流噪聲,但它有個(gè)缺點(diǎn),那就是必須要清楚噪聲是暗噪聲我還是亮噪聲,以以便日后選擇合適的濾波器階數(shù)符號(hào),如果不是階數(shù)的符號(hào)選擇錯(cuò)了可能會(huì)影響到災(zāi)難性的后果。

2、自適應(yīng)維納濾波器

它能參照?qǐng)D象的局部方差來(lái)決定濾波器的輸出,局部方差越大,濾波器的平滑作用越強(qiáng)。它的到了最后目標(biāo)是使重新恢復(fù)圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e2E[(f(x,y)-f^(x,y)2]大于。該方法的濾波效果比均值濾波器效果要好,對(duì)可以保留圖像的邊緣和其他高頻部分很用處,不過(guò)可以計(jì)算量較高。維納濾波器對(duì)具有白噪聲的圖象濾波效果最佳。

3、中值濾波器

它是一種具體方法的非線(xiàn)性平滑濾波器,其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中有一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)值的中值代換。其主要功能是讓周?chē)笏鼗叶戎档牟畋容^好大的像素改取與周?chē)南袼刂当平闹?，進(jìn)而可以消除孤立的噪聲點(diǎn)。所以我中值濾波對(duì)此可濾圖像的椒鹽噪聲非?？焖儆行?。

4、形態(tài)學(xué)噪聲可過(guò)濾器

此方法可以參照的圖像類(lèi)型是圖象中的對(duì)象尺寸都比較好大,且沒(méi)有肉眼不可見(jiàn)的細(xì)節(jié)。它將自動(dòng)打開(kāi)和張開(kāi)時(shí)生克制化站了起來(lái)來(lái)可過(guò)濾噪聲，先對(duì)有噪聲圖象進(jìn)行傳送你的操作,可你選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,以致傳送的結(jié)果是將背景上的噪聲去除。最后是對(duì)前三步換取的圖象通過(guò)閉合能操作,將圖象上的噪聲可以去掉。

5、小波去噪

這種方法記錄了大部分包含信號(hào)的小波系數(shù),而這個(gè)可以好一點(diǎn)地盡量圖象細(xì)節(jié)。小波分析接受圖像去噪比較多有3個(gè)步驟:(1)對(duì)圖象信號(hào)參與小波分解成。(2)對(duì)在層次分解后的高頻信號(hào)系數(shù)進(jìn)行閾值不能量化。(3)依靠二維小波重構(gòu)圖象信號(hào)。