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。

在如今信息高速发达的时代,信号处理成为热点领域。文中分别介绍了小波分解(Wavelet Decomposition)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)信号处理方法的发展和理论,再分别利用这两种方法对仿真信号进行降噪。对于降噪效果,采用信噪比和均方差评价指标来分析比较各方法的优劣。

Matlab在图像处理领域得到了广泛的应用。本文对噪声的产生和分类进行了分析。在Matlab环境下对图像进行滤波处理,采用不同滤波方式进行对比分析。本文采用的滤波器有中值滤波、均值滤波、小波降噪等滤波处理。通过分析,不同的图像滤波方式得到结果不同。

以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟信号验证方法的可行性,再进一步进行实际语音信号的仿真实验;通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

用matlab编写的一个用RLS算法对一维信号降噪代码

用matlab编写的基于LMS算法的一维信号降噪处理