基于鲁棒主成分分析的低频水声信号降噪方法

发布时间：2022-02-25 04:36

　　由于海洋环境噪声的复杂性,接收到的信号往往具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,采用基于鲁棒主成分分析的降噪方法,建立将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声的分解模型,研究了对低频水声信号的降噪问题.首先通过Godec算法将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声3部分,然后运用非负矩阵分解算法对低秩部分进行分解,得到噪声字典,最后根据得到的噪声字典从含噪信号中提取出初始水声信号.通过对不同海况下即不同信噪比的仿真信号进行降噪处理,结果表明该方法在水声信噪分离中具有较好的降噪效果. 

【文章来源】：云南民族大学学报(自然科学版). 2020,29(01)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 基本理论分析
    1.1 简正波理论
    1.2 降噪处理模型
    1.3 Godec算法
    1.4 非负矩阵分解NMF
    1.5 维纳滤波
2 降噪处理计算
3 仿真结果分析
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
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[4]稀疏低秩模型下的单通道自学习语音增强算法[J]. 李轶南,贾冲,杨吉斌,吴海佳,张立伟.  数据采集与处理. 2014(02)
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本文编号：3643754