基于频域能量分布的分形维数提取型研究
作者:
申希兵
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韦容
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杨毅
关键词:
分形
端点检测
短时频域
谐波分量
摘要：
作为混沌信号描述的技术,分形维数能够对信号的规律与周期进行度量。语音比白噪声的精细度偏小与规则性较高,正是这一个方面的原因,所以分形端点检测能够充分区分白噪声与语音。然而,针对某些特定的噪声来说,其精细度比语音小,而规则性较高。所以,针对复杂多变的噪声条件,该方法不能获得良好的区分结果。为进一步改善该方法的鲁棒性,确保该方法对各种噪声均能够适用,阐明了基于短时频域的分形端点检测算法。这个方法在区分噪声与语音的过程中主要从短时频域能量分布上提取分形维数来进行。通过实验发现,设计的方法的鲁棒性相对较好,一方面对那些没有规律的白噪声适合,另一方面对那些时域规律性与周期性相对较强的噪声具有较好的适用性。
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