语音信号处理-语音编码 语音信号压缩编码的原理 波形编码算法 参数编码算法 混合编码算法 现代通信中的语音信号编码方法（EVRC算法） 语音信号的数字化传输一直是通信发展的主要方向之一，语音的数字传输与模拟传输相比具有更好的效率和性能，使得语音的传输变得多样化、追求低成本变得可能、保密的要求也得到了满足。但是，如果对语音信号直接采用模/数变换技术进行编码，则传输或存储语音的数据量太大，因此为了降低传输或存储的费用，就必须对其进行压缩。

语音信号处理-语音增强 线性预测技术是语音处理中最有效的手段，但是最容易受噪声影响。 原因：若将线性预测技术看做频谱匹配过程，则在含大量噪声的语音会使频谱畸变，但是预测器就设法与畸变频谱匹配，而不是与目标语音频谱匹配。当在声码器的接收端使用与发送端相同的预测器时，则复原语音的可懂度大大降低。 语音增强是从带噪声信号中提取尽可能纯净的原始语音，是解决噪声污染的一种有效方法。 主要应用范围：降低听觉噪声识别系统的与处理和线性预测编码的与处理。这种技术对语音识别和说话人识别是十分重要，可识别装置可以在含噪环境下进行工作。 目前语音增强已发展成为语音信号数字处理的一个重要分支。

电子科技大学研究生课程现代数字信号处理理论与算法课后仿真题作业

小波应用范例 【例 1-10】已知序列试绘制及 其Fourier变换的幅值图，并用变换后的数值求解逆变换，其中采样频率为。 我们知道，假定采样频率为 (即的采样间隔进行采样)，则该信号包含有和两种频率的波，其振幅均为1。 程序如下： clf %清除图形框的内容 N=100;dt=1; %设置最大点数 n=0:N-1; t=n*dt; %给出时间序列 xn=cos(2*pi*0.24*t)+cos(2*pi*0.26*t); %给出原始信号的值序列 Xk=fft(xn,N); %对原始信号进行Fourier变换 magXk=abs(Xk);phaXk=angle(Xk); %求出Fourier变换的振幅和相位 subplot(2,2,1),plot(t,xn); xlabel('时间/s') %绘出原始信号 title('原始信号(N=100)'); xx=ifft(Xk,N); %Fourier逆变换 x=real(xx); %取变换后的实部，如做实验可以验证其虚部为零 subplot(2,2,2),plot(

LabVIEW在s数字信号处理中的应用实例库

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张贤达的信号处理中的线性代数

三、数字信号处理系统的基本组成 以下所讨论的是模拟信号的数字信号处理系统. 前置预 滤波器 A/D 变换器 数字信号 处理器 D/A 变换器 模拟 滤波器 模拟 Xa(t) PrF ADC DSP DAC PoF 模拟 Ya(t)