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  • 基于MATLAB语音信号采集与分析,把语音信号调制成高频信号作为噪声加上原始信号并通过低通滤波器进行滤除高频噪声的源程序!内含 wav源文件+源程序+仿真说明
  • 本资源内包含一个matlab源代码和一个纯净的音乐信号,通过对音乐信号加高频余弦噪声,得到掺杂高频余弦噪声的音乐信号;后通过设计巴特沃斯低通滤波器以及频域分析,实现高频噪声的去除,重新得到纯净的音乐信号
  • 本文档为纯代码。在MATLAB中,设计IIR和FIR滤波器分别对一定频率的音频信号进行滤波,滤除高频噪声,程序中所加载的噪声是利用正弦函数生成的高频噪声,滤波器为低通滤波器。
  • matlab制作高频噪声的制作思想

    千次阅读 2019-01-24 13:32:48
    要制作高频噪声,就要先搞清楚高频噪声的特点。 在matlab中,可以中正态随机数比较方便地生成白噪声。 白噪声的频谱如下图所示 关于在matlab中研究数字图像频域问题的若干注意事项如下链接文章中讲解↓ ...

    要制作高频噪声,就要先搞清楚高频噪声的特点。

    在matlab中,可以中正态随机数比较方便地生成白噪声。

    白噪声的频谱如下图所示

    关于在matlab中研究数字图像频域问题的若干注意事项在如下链接文章中讲解↓

    https://blog.csdn.net/qq_39148922/article/details/86609686

    要得到高频噪声就要抑制频谱中的低频成分

    所以对低频的成分乘上一个较小的系数(远小于1)

    对高频成分乘上一个接近于1的系数

    也就是通过一个高通滤波器

     

    系数矩阵的情形大约是这样,中间凹陷,四周凸起

    这里展示的图像都是调用过fftshift的,参见https://blog.csdn.net/qq_39148922/article/details/86609686

    相乘之后得到的结果如下

    频谱处理完成后,再用逆傅里叶变换即可得到高频噪声

     

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  • matlab制作数字图像高频噪声

    千次阅读 2019-01-24 13:48:58
    本文介绍数字图像高频噪声的制作,原始噪声用正态分布随机数生成 源代码如下 %数字图像高频噪声的制作 %运行参数 mLength=800;%噪声图像的宽度 nLength=600;%噪声图像的高度 ampi=0.46;%噪声的幅度 freqCut=0...

    高频噪声的制作思想可参考https://blog.csdn.net/qq_39148922/article/details/86609629

    本文介绍数字图像高频噪声的制作,原始噪声用正态分布随机数生成

    源代码如下

    %数字图像高频噪声的制作
    
    %运行参数
    mLength=800;%噪声图像的宽度
    nLength=600;%噪声图像的高度
    ampi=0.46;%噪声的幅度
    freqCut=0.34*sqrt(mLength^2+nLength^2);%高频噪声的截止频率
    filterStep=3;%滤波器的阶数
    
    %生成图像的中心距离矩阵
    [u,v]=dftuv(mLength,nLength);
    %滤波器的频域函数
    Huv=1./(1+(freqCut^2./(u.^2+v.^2)).^filterStep);
    %白噪声
    whiteNoise=sqrt(ampi)*randn(mLength,nLength);
    %噪声通过滤波器,得到高频噪声
    highFreqNoise=dftfilt(whiteNoise,Huv);
    
    %结果展示
    figure
    imshow(whiteNoise+0.5);
    title('原始噪声')
    
    figure
    imshow(highFreqNoise+0.5)
    title('高频噪声')
    

     

    [u,v]=dftuv(mLength,nLength);

    dftuv这个函数如果你的matlab工作环境中没有,可以从这里获得它的源代码:

    https://blog.csdn.net/qq_39148922/article/details/86625377

    在当前的工作目录里面新建一个函数,粘贴进去即可使用

     

    这个函数的返回值[u,v]是为了滤波器频域函数的表达方便

    u的图形是这样:

    v的图形是这样:

     

    从图形中也可以看出,它们分别表示横纵方向上矩阵到中心的距离

    这样就可以利用两个距离矩阵表达出所需的滤波器频域函数

    Huv=1./(1+(freqCut^2./(u.^2+v.^2)).^filterStep);

    接下来的函数

    highFreqNoise=dftfilt(whiteNoise,Huv);

    函数dftfilt的行为是将参数1进行二维傅里叶变换得到频谱,再将得到的频谱和参数2相乘,相乘后进行逆傅里叶变换得到返回值

    函数的源代码可从这里获得:https://blog.csdn.net/qq_39148922/article/details/86625526

    至此即可获得高频噪声

     

     

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  • 帮我一段低频音乐中加入高频噪音。要有加噪前后的音乐、时域波形和频域波形。
  • matlab中给信号噪声的方法

    热门讨论 2012-03-20 03:18:12
    在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去
  • 本资源为一个matlab源代码和一个纯净的音乐信号,通过对音乐信号加高频余弦噪声,得到掺杂高频余弦噪声的音乐信号;后通过设计巴特沃斯低通滤波器以及频域分析,实现高频噪声的去除,重新得到纯净的音乐信号
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  • matlab给语音信号添加噪声

    千次阅读 2020-11-20 14:27:25
    我们有时候做算法分析,需要自己给信号添加...%输出参数data是带噪语音,noise为加在信号上的白噪声 [data,noise] = Gnoisegen(data,snr); 添加噪声的函数Gnoisegen: function [y,noise] = Gnoisegen(x,snr) no

    我们有时候做算法分析,需要自己给信号添加噪声来验证自己算法的鲁棒性。

    以语音信号为例,给信号添加指定信噪比的高斯白噪声程序如下:

    data=xx(10000:26000); %读入数据
    
    %添加噪声
    snr = 10; %设定信噪比,单位db
    
    %输出参数data是带噪语音,noise为加在信号上的白噪声
    [data,noise] = Gnoisegen(data,snr);
    
    
    
    添加噪声的函数Gnoisegen:
    
    function [y,noise] = Gnoisegen(x,snr)
    
    noise=randn(size(x));              % 用randn函数产生高斯白噪声
    
    Nx=length(x);                      % 求出信号x长
    
    signal_power = 1/Nx*sum(x.*x);     % 求出信号的平均能量
    
    noise_power=1/Nx*sum(noise.*noise);% 求出噪声的能量
    
    noise_variance = signal_power / ( 10^(snr/10) );    % 计算出噪声设定的方差值
    
    noise=sqrt(noise_variance/noise_power)*noise;       % 按噪声的平均能量构成相应的白噪声
    
    y=x+noise;                         % 合成带噪语音
    
    

     

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  • 如何给信号噪声matlab

    千次阅读 2018-03-14 17:21:23
    Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算 http://www.ilovematlab.cn/thread-54155-1-1.html (出处: MATLAB中文论坛) 信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去,叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比,这样产生二个...



    Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算
    http://www.ilovematlab.cn/thread-54155-1-1.html
    (出处: MATLAB中文论坛)

    在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去,在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比,这样产生二个问题,其一噪声是否按指定的信噪比叠加,其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。
    在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声,但在任意长度下x=randn(1,N),x不一定是均值为0方差为1(有些小小的偏差),这样对后续的计算会产生影响。在这里提供3个函数用于按一定的信噪比把噪声叠加到信号上去,同时可检验带噪信号中信噪比。
    1,把白噪声叠加到信号上去:
    function [Y,NOISE] = noisegen(X,SNR)
    % noisegen add white Gaussian noise to a signal.
    % [Y, NOISE] = NOISEGEN(X,SNR) adds white Gaussian NOISE to X.  The SNR is in dB.
    NOISE=randn(size(X));
    NOISE=NOISE-mean(NOISE);
    signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X);
    noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) );
    NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE;
    Y=X+NOISE;
    其中X是纯信号,SNR是要求的信噪比,Y是带噪信号,NOISE是叠加在信号上的噪声。

    2,把指定的噪声叠加到信号上去
    有标准噪声库NOISEX-92,其中带有白噪声、办公室噪声、工厂噪声、汽车噪声、坦克噪声等等,在信号处理中往往需要把库中的噪声叠加到信号中去,而噪声的采样频率与纯信号的采样频率往往不一致,需要采样频率的校准。
    function [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,SNR,fs)
    % add_noisem add determinated noise to a signal.
    % X is signal, and its sample frequency is fs;
    % filepath_name is NOISE’s path and name, and the SNR is signal to noise ratio in dB.
    [wavin,fs1,nbits]=wavread(filepath_name);
    if fs1~=fs
        wavin1=resample(wavin,fs,fs1);
    end
    nx=size(X,1);
    NOISE=wavin1(1:nx);
    NOISE=NOISE-mean(NOISE);
    signal_power = 1/nx*sum(X.*X);
    noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) );
    NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE;
    Y=X+NOISE;
    其中X是纯信号,filepath_name是指定噪声文件(.wav)的路径和文件名,SNR是要求的信噪比,fs是信号X的采样频率,Y是带噪信号,NOISE是叠加在信号上的噪声。

    3,检验带噪信号的信噪比
    信噪比的定义为
               信号能量              (纯信号)^2
    SNR=—————–=————————–
               噪声能量        (带噪信号-纯信号)^2

    function snr=SNR_singlech(I,In)
    % 计算信噪比函数
    % I :original signal
    % In:noisy signal(ie. original signal + noise signal)
    snr=0;
    Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power
    Pn=sum(sum((I-In).^2));           %noise power
    snr=10*log10(Ps/Pn);
    其中I是纯信号,In是带噪信号,snr是信噪比

    以下给出调用上函数的例子可作参考:
    例一
    clear all; clc; close all;
    [filename,pathname]=uigetfile(‘*.wav’,’请选择语音文件:’);
    [X,fs]=wavread([pathname filename]);
    [Y,NOISE] = noisegen(X,10);
    subplot 311; plot(X);
    subplot 312; plot(NOISE);
    subplot 313; plot(Y);
    mn=mean(NOISE)
    snr=SNR_singlech(X,Y)

    例二
    clear all; clc; close all;
    [filename,pathname]=uigetfile(‘*.wav’,’请选择语音文件:’);
    [filename1,pathname1]=uigetfile(‘*.wav’,’请选择噪声文件:’);
    filepath_name=[pathname1 filename1];
    [X,fs]=wavread([pathname filename]);
    [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,10,fs);
    subplot 311; plot(X);
    subplot 312; plot(NOISE);
    subplot 313; plot(Y);
    mn=mean(NOISE)
    snr=SNR_singlech(X,Y)

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空空如也

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高频噪声信号在matlab

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