小波變換語音增強(qiáng)優(yōu)缺點(diǎn)？在處理語音信號時,Sym10,Sym8,Coif4,Db5這幾種小波函數(shù)表現(xiàn)出來較其他小波函數(shù)稍優(yōu),其中Sym10表現(xiàn)建議對語音信號區(qū)分5層小波可分解能夠得到了增加后語音的信噪

小波變換語音增強(qiáng)優(yōu)缺點(diǎn)？

在處理語音信號時,Sym10,Sym8,Coif4,Db5這幾種小波函數(shù)表現(xiàn)出來較其他小波函數(shù)稍優(yōu),其中Sym10表現(xiàn)建議對語音信號區(qū)分5層小波可分解能夠得到了增加后語音的信噪比較理想改進(jìn)的噪聲方差大概辦法在估計也語音信號的噪聲方差時比傳統(tǒng)方法估計的誤差更小,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)置辦法在語音加強(qiáng)過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)后的語音信號與上古時代語音另一種性也更好。

哪些濾波方法可用于突出圖像的邊緣或線狀目標(biāo)？

圖像智能降噪是圖像處理中的專業(yè)術(shù)語。在現(xiàn)實(shí)生活中，我們看見了的數(shù)字圖像，在數(shù)字化和傳輸過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，把這些圖像稱做含噪圖像或是叫噪聲圖像。下降數(shù)字圖像中噪聲的過程一般稱圖像降噪,總是又一般稱圖像去噪。

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,但在濾波過程中會弄丟更少的圖象細(xì)節(jié)。諧波均值濾波器對“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,如果不是階數(shù)的符號選擇錯了可能會影響到災(zāi)難性的后果。

2、自適應(yīng)維納濾波器

它能參照圖象的局部方差來決定濾波器的輸出,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,對可以保留圖像的邊緣和其他高頻部分很用處,不過可以計算量較高。維納濾波器對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)的一個領(lǐng)域中各點(diǎn)值的中值代換。其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較好大的像素改取與周圍的像素值逼近的值，進(jìn)而可以消除孤立的噪聲點(diǎn)。所以我中值濾波對此可濾圖像的椒鹽噪聲非?？焖儆行А?/p>

4、形態(tài)學(xué)噪聲可過濾器

此方法可以參照的圖像類型是圖象中的對象尺寸都比較好大,且沒有肉眼不可見的細(xì)節(jié)。它將自動打開和張開時生克制化站了起來來可過濾噪聲，先對有噪聲圖象進(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。最后是對前三步換取的圖象通過閉合能操作,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的小波系數(shù),而這個可以好一點(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個步驟:(1)對圖象信號參與小波分解成。(2)對在層次分解后的高頻信號系數(shù)進(jìn)行閾值不能量化。(3)依靠二維小波重構(gòu)圖象信號。