本代码是一个用于分析噪声信号的 Matlab 程序。 分析包括： 1）选项： -信号去趋势； -信号归一化。 2) 绘图： - 时域中的信号（波形图）； - 频域中的信号（周期图）； - 时频域中的信号（频谱图）； -信号的幅度分布（直方图）； - 信号的自相关函数（相关图）。 3）显示： - 信号的最小值和最大值； - 平均值（DC值）和标准偏差（RMS值）； - 偏度（尾部）和峰度（峰度）； - 波峰因数 CF； -动态范围DR； -自相关时间； - 信号平稳性的测试结果。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] D. Manolakis, V. Ingle。 应用数字信号处理。 剑桥，剑桥大学出版社，2011 年。 [2] G. Heinzel、A. Rudiger、R. Schilling。 通过离散傅立叶变换 (DFT) 进行的频谱和频谱密度估计，包括窗口函数的综合列表

simulink设计低通录波器，以及观察滤波的效果，加入伪随机信号，白噪声信号，正弦信号，观察滤波效果

matlab关于加均匀噪声、高斯噪声、粉红噪声的信号，分别画出其频谱图、对数谱、功率谱

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——利用一维离散小波分析真实世界的噪声信号，简单明了，易于理解

matlab 语音除噪 音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。数字滤波（Digital filter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。频谱分析（SA,Spectrum Analysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactive graphical user interface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来解决语音及加噪处理问题。我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。[5]