单位文秘网 2022-02-13 08:07:25 点击: 次
摘 要 语音信号作为人们生活交流基础的一部分,在通信过程中噪声成为影响通信质量的最大原因。为解决这一问题,对通信系统中的小波去噪技术进行改进。帮助通信系统能够更好的提高服务质量。
【关键词】通信系统 小波去噪 技术改进
语音信号作为移动通信中最重要的一部分,移动通信过程中噪声影响是最突出的一个问题。为寻找去除噪声的更好方法,小波去噪是一项比较成功的技术,对6dB信噪比以上信号有着更好效果。在移动通信中,由于目标具有移动性以及地形和地物变化的特点,让系统中信号与噪声有变得更加具有时变性。小波去噪更加适合处理这一类不平稳信号。小波去噪(wavelet domain denoising),是以Y.Meyer以及LDaubechies等工作为奠基迅速发展的一门新型学科。小波去噪技术在发展过程中,能够很好的去除高斯白自噪性(Additive White Gaussian Noise,AWGN),同时保持信号主要特征。在移动通信实际应用过程中,对噪声做出较好处理是非常重要的。因此,对通信系统中的小波去噪技术改进能够帮助提高通信系統服务质量。
1 通信系统中的小波去噪技术改进
1.1 小波去噪技术基本原理
随着信号处理技术的发展,数字信号处理算法(Digital Signal Processing,DSP)与应用给现实带来极大便利。近年来,小波理论得到了非常迅速的发展,而且由于其具备良好的时频特性,因而实际应用也非常广泛。具体来说小波去噪方法的成功主要得益于小波变换具有如下特点:
(1)低熵性,小波系数的稀疏分布,使得图象变换后的熵降低;
(2)多分辨率,由于采用了多分辨率的方法,所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征,如边缘、尖峰、断点等;
(3)去相关性,因为小波变换可以对信号进行去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以小波域比时域更利于去噪。
1.2 小波去噪技术基本概念
1.2.1 白噪声
白噪声(white noise)指在功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声相关函数只有在Υ=0才不等于0;也就是说,只有在Υ=0时才相关,其他时刻随机变量都无关;
1.2.2 高斯随机过程
高斯随机过程(Gussian Process)又称为正态随机过程。作为一种普遍存在的随机过程,在通信信道中的噪声,通常被称为高斯过程。随机过程中,如果高斯为x(t),那么随机变量x1=x(t1),x2=x(t2),x3=x(t3),……xn=x(tn)。高斯随机变脸不相关时,各个变量之间相互独立。
2 通信系统中的小波去噪技术改进的实现
通信系统主要以数字信号处理器(digital signal processor,DSP) 为主,数字信号处理以其独特的结构特点,将便捷性、即时性等特点带入到诸多应用中。在通信系统中实现各种数字信号处理功能,主要有着更好的精准度、集成度、稳定性等特点;通过通信系统可实现编程性,修改、升级、置换等,实现硬件平台的稳定;为适应数字信号处理需求,通信系统具有高速实时性处理特点。
2.1 小波去噪的软、硬件实现
在实现过程中,采用TI的DSKPLUS实验板,板上芯片为TMS320C542,同时配有模拟接口芯片AIC(Analog Irnerface Connector)·TLC320AC01,将芯片接口与DSO芯片分时复用串口相连。将输入模拟信号经过AIC芯片转变成为数字信号,经由DSP芯片进行进一步处理。DSP主机与PC机并口相连,处理后数据发送到PC后,由PC界面观察分析结果。实验装置图,如图1所示。
在图1中,R1=10k,R2=2k。DSP系统启动主要有从储存器运行程序以及利用自举加载器进行加载两种方式。DSP如果硬件复位,那么系统将采样MP/MC\引脚。如果系统硬件复位采样MP/MC\引脚较高,系统则从片外FF80H处执行微处理器工作。
2.2 DSP与主机接口
C542能够为主机接口的8位告诉并行口提供HPI口。当C54x工作与40MHz频率时,HPI数据传输速度能达到64Mbps,如果主机用这种宽带来工作,那么主机接口工作效率能够达到32MHz。由于语音信号具有短时性的特点,因此很容易在某一时段出现随机噪声。因此,小波去噪方法能够更好的去除语音信号中的噪点。
3 结束语
在通信系统中小波去噪技术改进方法中,为取代传统正交变换去噪方式,结合DSP性能特点,将小波去噪技术在DSP中实现,帮助更好提升通信系统服务质量。
参考文献
[1]张淑清,师荣艳,董玉兰等.双变量小波阈值去噪和改进混沌预测模型在短期电力负荷预测中的应用[J].中国电机工程学报,2015,35(22):5723-5730.
作者简介
陈学锋(1980-),男,浙江省泰顺县人。硕士学位。讲师。研究方向为电子与通信技术。
作者单位
河南工学院 河南省新乡市 453000
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