【摘 要】
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针对传统语音信号去噪方法可能滤除了有效信号且信噪比尚可提升的问题,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）的联合能量熵与小波阈值的自适应去噪方法。基于对语音信号的EEMD分
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针对传统语音信号去噪方法可能滤除了有效信号且信噪比尚可提升的问题,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）的联合能量熵与小波阈值的自适应去噪方法。基于对语音信号的EEMD分解结果,利用能量熵确定高频部分与低频部分的分界并计算阈值,对高频部分采用小波阈值降噪后与低频部分重构信号。MATLAB仿真结果表明,在低信噪比条件下,采用该方法能显著提高信噪比,减小均方根误差,与EMD法、小波阈值降噪相比,缓解了EMD分解的模态混叠现象,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基及分解层数的问题,达到了良好的抑制噪声效果。
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