matlab语音去噪代码,matlab去噪处理
一简介为了抑制经验模态分解中出现的端点效应和模态混叠现象，利用白噪声辅助数据分析方法——集合经验模态分解构造一个自适应滤波器组，对原信号进行各级滤波，最终得到纯净的信号。然后与小波阈值去噪方法进行比较，通过仿真可以看出，集合经验模态分解构造的滤波器组滤波效果比较理想。
2部分代码% 这是一个用于显著性检验的实用程序。
%
% function [spmax，spmin，flag]=极值(输入数据)
%
输入百分比：
% in_data:输入的数据，要筛选的时间序列（被筛选);
%输出：
% spmax:最大值的位置（第一列)及其对应的
%值（第2列)
% spmin:最小值的位置（第一列)及其对应的
%值（第2列)
%
%参考资料可在"参考资料"部分找到。
%
%代码由吴编写。如有疑问，请阅读"问答"部分或
%联系人
% zwu@fsu.edu
%
函数[spmax，spmin，flag]=极值(输入数据)
flag=1；
dsize=length(in _ data)；
spmax(1，1)=1；
spmax(1，2)=in _ data(1)；
jj=2；
kk=2；
而jj尺寸
if(in _ data(jj-1)=in _ data(jj)in _ data(jj)=in _ data(jj 1))
spmax(kk，1)=jj；
spmax(kk，2)=in _ data(jj)；
kk=kk 1；
目标
jj=jj 1；
目标
spmax(kk，1)=dsize；
spmax(kk，2)=in _ data(dsize)；
如果kk=4
slope1=(spmax(2，2)-spmax(3，2))/(spmax(2，1)-spmax(3，1))；
tmp1=slope1*(spmax(1，1)-spmax(2，1)) spmax(2，2)；
if tmp1 spmax(1，2)
spmax(1，2)=TM P1；
目标
slope2=(spmax(kk-1，2)-spmax(kk-2，2))/(spmax(kk-1，1)-spmax(kk-2，1))；
tmp2=slope2*(spmax(kk，1)-spmax(kk-1，1)) spmax(kk-1，2)；
如果tmp2 spmax(kk，2)
spmax(kk，2)=tmp 2；
目标
其他
flag=-1；
目标
msize=size(in _ data)；
dsize=max(msize)；
xsize=dsize/3；
xsize2=2 * xsize
spmin(1，1)=1；
spmin(1，2)=in _ data(1)；
jj=2；
kk=2；
而jj尺寸
if(in _ data(jj-1)=in _ data(jj)in _ data(jj)=in _ data(jj 1))
spmin(kk，1)=jj；
spmin(kk，2)=in _ data(jj)；
kk=kk 1；
目标
jj=jj 1；
目标
spmin(kk，1)=dsize；
spmin(kk，2)=in _ data(dsize)；
如果kk=4
slope1=(spmin(2，2)-spmin(3，2))/(spmin(2，1)-spmin(3，1))；
tmp1=slope1*(spmin(1，1)-spmin(2，1)) spmin(2，2)；
if tmp1 spmin(1，2)
spmin(1，2)=TM P1；
目标
slope2=(spmin(kk-1，2)-spmin(kk-2，2))/(spmin(kk-1，1)-spmin(kk-2，1))；
tmp2=slope2*(spmin(kk，1)-spmin(kk-1，1)) spmin(kk-1，2)；
如果tmp2 spmin(kk，2)
spmin(kk，2)=tmp 2；
目标
其他
flag=-1；
目标
flag=1；
3仿真结果
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四参考文献[1]周先春，以及嵇亚婷。基于总体经验模态分解算法在信号去噪中的应用.电子设计工程22.8(2014):3.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的矩阵实验室仿真。
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