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为改善小波阈值及阈值函数在心音信号降噪处理中性能,通过使用coif5小波做5层小波分解,抑制分量极少的层次的系数,保留有用分量层次的系数,然后引入相关统计参量进行阈值自适应估计,并按提出的阈值函数对有用分量层次系数阈值化处理,最后通过处理后的系数重构出降噪信号;所提方法与硬阈值、软阈值、线性中间阈值函数降噪性能进行了对比,并采用了三类评价指标做出了有效评价。实验结果表明:提出方法降噪后的SNR更高、RMSE更小、听诊MOS更高。可见,提出方法降噪性能更优。  相似文献   
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在复杂的声学环境中,由于环境噪声的干扰,导致声学特征的稳定性不够理想.为克服此难题,通常对决策结果在时间维度上进行平滑.然而,这些平滑过程本身没有考虑数据在时间维度上的结构特征,属于启发式的方法.该文采用动态分割的方法,将语音的频谱包络在时间维度上分割成具有特征同一性的时间块,以分割块为单位计算能量特征,并进行语音/非语音决策,从而达到提高语音端点检测的稳定性目的.实验表明,提出的方法有效提高了语音端点检测的鲁棒性.   相似文献   
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