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MATLAB LMS算法实现音频信号降噪

MATLAB音频信号降噪kalman滤波

使用小波变换和独立分量分析的ECG信号降噪

 对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。

根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

中值过滤代码matlab 心电图降噪matlab 此代码可用于ECG信号降噪。 使用的数据来自MIT-BIH心律失常数据库。 使用3个滤波器对ECG信号进行降噪：2个具有600ms和200ms滑动窗口的中值滤波器，以及具有35 Hz截止频率的12阶FIR滤波器。 参考：

VMD程序，用于轴承、齿轮等振动信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断

行业分类-电信-转子碰摩声发射信号降噪方法.rar

为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和作为内圈故障特征的频带能量分布。通过分析频带能量,其结果与实际故障相一致,得出小波包在轴承故障特征提取方面有着一定的优越性。