hht去噪matlab实现,hht语音去噪 代码运行速度慢 程序报错 能帮我看下嘛
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[Y,FS,NBITS]=wavread('4.wav');%读入语音信号
Z=resample(Y,1,10); %重采样
[m,n]=size(Z);
figure(1);
plot(linspace(0,10*m/FS,m),Z);
title('原始纯净语音信号')
xlabel('t')
ylabel('Sound')
N = awgn(Z,30); %往纯净语音信号加入噪音
figure(2);
plot(linspace(0,10*m/FS,m),N);
title('污染后的语音信号')
xlabel('t')
ylabel('Sound+Noise')
y= linspace(1,2,500);%添加趋势项
P=resample(N,10,1);
wavwrite(P,FS,NBITS,'noise.wav') %处理后的数据写成wav文件
imf=emd(N); %emd分解
emd_visu(N,1:length(N),imf)
[A,f,tt]=hhspectrum(imf);
[im,tt]=toimage(A,f);
disp_hhs(im);
colormap(flipud(gray))
imf1=imf(1,:); %画出imf1
figure(7);
plot(imf1);
title('imf1')
[thr1,sorh1,keepapp1]=ddencmp('den','wv',imf1);%阀值处理imf1
s1=wdencmp('gbl',imf1,'db3',2,thr1,sorh1,keepapp1);
figure(8);
plot(s1);
title('处理后的imf1') %画出处理后的imf2
imf2=imf(2,:);
[thr2,sorh2,keepapp2]=ddencmp('den','wv',imf2);
s2=wdencmp('gbl',imf2,'db3',2,thr2,sorh2,keepapp2);
figure(9);
plot(s2);
title('处理后的imf2')
imf3=imf(3,:);
[thr3,sorh3,keepapp3]=ddencmp('den','wv',imf3);
s3=wdencmp('gbl',imf3,'db3',2,thr3,sorh3,keepapp3);
figure(10);
plot(s3);
title('处理后的imf3')
[thr4,sorh4,keepapp4]=ddencmp('den','wv',imf(4,:));
s4=wdencmp('gbl',imf(4,:),'db3',2,thr4,sorh4,keepapp4);
figure(11);
plot(s4);
title('处理后的imf4')
[thr5,sorh5,keepapp5]=ddencmp('den','wv',imf(5,:));
s5=wdencmp('gbl',imf(5,:),'db3',2,thr5,sorh5,keepapp5);
figure(12);
plot(s5);
title('处理后的imf5')
[thr6,sorh6,keepapp6]=ddencmp('den','wv',imf(6,:));
s6=wdencmp('gbl',imf(6,:),'db3',2,thr6,sorh6,keepapp6);
figure(13);
plot(s6);
title('处理后的imf6')
%figure(13);
%plot(imf(7,:));
%title('imf7')
imf_temp1=s1+s2+s3+s4+s5+s6; %信号重组
imf_temp2=imf(7,:)+imf(8,:)+imf(9,:)+imf(10,:)+imf(11,:)+imf(12,:);
imf_temp=imf_temp1+imf_temp2;
figure(14);
plot(linspace(0,10*m/FS,m),imf_temp);
title('去噪后的语音信号')
K=resample(imf_temp,10,1);
wavwrite(K,FS,NBITS,'result.wav') %处理后的数据写成wav文件
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