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1. 基于奇异谱分析和维纳滤波的语音去噪算法

靳立燕, 陈莉, 樊泰亭, 高晶

计算机应用 2015, 35 (8): 2336-2340. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.08.2336

摘要（698）

PDF （727KB）（622）

针对维纳滤波算法对非平稳语音信号去噪存在的信号失真、信噪比(SNR)不高的问题,提出了一种奇异谱分析(SSA)和维纳滤波(WF)相结合的语音去噪算法SSA-WF。通过奇异谱分析将非线性、非平稳的语音信号初步去噪,提高含噪语音的信噪比以获取尽可能平稳的语音,并将其作为维纳滤波的输入,以剔除其中仍存在的高频噪声,最终获取纯净的去噪语音。在不同强度的背景噪声下进行仿真实验,结果表明SSA-WF算法在SNR和均方根误差(RMSE)等方面都要优于传统的语音去噪算法,能够有效去除背景噪声,降低有用信号的失真,适用于非线性、非平稳语音信号的去噪。

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2. 基于邻域灰度信息的Hausdorff距离图像匹配方法

高晶孙继银刘婧

计算机应用 2011, 31 (03): 741-744. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00741

摘要（1203）

PDF （625KB）（1108）

针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题，在分析了各种Hausdorff距离算法的前提下，引入可见光与红外图像的灰度信息，提出一种基于邻域灰度信息Hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上，增加了邻域归一化灰度方差计算，有效解决了由于边缘差异引起的Hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明，在各种条件下，该算法与传统Hausdorff距离算法相比，有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。