VAD自适应算法降噪控制毕业论文【matlab】

一、论文简介

本文的主要目标是：建立声信号处理模型，研究适用于多通道下目标声信号的降噪方法，对目标声音信号谱分析提取特征，最终通过辨识实验验证算法性能。为完成目标本文将核心研究内容划分为以下两大部分：
第一：实现多通道声音信号的降噪处理，可以利用阵列信号的空间特性，基于信号子空间思想实现多通道信号的降噪。但当背景噪声是有色噪声时，传统算法对于其处理能力不足，因此需要改进算法。当提取不同采集设备中的观测数据后，通过计算近似估计目标信号的子空间矩阵。有色噪声的相关矩阵Rn 不能直接估计获得，因此可结合 VAD 算法辅助获取。传统的 VAD 选用固定阈值可能会在强噪声环境下导致算法失效无法检测，因此再对VAD 提出改进，对获取的每帧信号能量统计其概率最大值，设计单参数双门限检测，最终保存并估计背景噪声。以此设计出一种结合基于能量概
率最大值的VAD算法与基于信号子空间多通道降噪的算法，对目标信号进行降噪处理。
第二：结合各类型目标信号的声音谱特征，对目标信号本质特征进行概述。针对提取信号频率特征的需求，提出一种基于多通道的互相关峰值统计频率特征提取算法，在强噪声背景下根据时域相关性，有效分离信号中的频率成分。

本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、写作指导，更多代码与范文参考公众号：克拉博士。

二、部分代码与成果

 

%代码出自公众号：克拉博士
private float getRmsdB(float rms) {
    if (mNoiseLevel < rms) {
        mNoiseLevel = (0.999f * mNoiseLevel) + (0.001f * rms);
    } else {
        mNoiseLevel = (0.95f * mNoiseLevel) + (0.05f * rms);
    }
    if (((double) mNoiseLevel) <= 0.0d || ((double) (rms / mNoiseLevel)) <= 1.0E-6d) {
        return -120.0f;
    }
    float originalDb = 10.0f * ((float) Math.log10((double) (rms / mNoiseLevel)));
    // Clamp db to [0, 60]
    return Math.min(Math.max(0.0f, originalDb), 60.0f);
}

private float rms(byte[] buffer, int offset, int length) {
    float sum = 0.0f;
    if (length == 0) {
        throw new IllegalArgumentException();
    }
    for (int i = offset; i < offset + length; i += 2) {
        short sample = (short) 0;
        for (int j = 0; j < 2; j++) {
            sample = (short) (((buffer[i + j] & 255) << (j * 8)) | sample);
        }
        sum += (float) (sample * sample);
    }
    return (float) Math.sqrt((double) (sum / ((float) (length / 2))));
}

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博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流，公众号：克拉博士。