【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多时空来源的信号检测，具体涉及一种多时空来源信号的离散频谱特征分析方法及装置。
技术介绍
1、在现代社会中，声音信号的获取和处理对于各种应用至关重要，涵盖了通信、音频录制、语音识别、环境监测等多个领域。然而，声音信号的处理过程常伴随着一个重要的技术挑战，即如何有效地去除来自各种噪声源的干扰。在信号降噪领域，声音信号处理涉及复杂而关键的任务。在面对多个声音源的情况下，而又缺乏先验信息的支持，处理这些声音信号变得异常具有挑战性。这一挑战在于不同声音源可能具备相似的频谱特征，使得传统的处理方法难以有效区分它们。因此，研究和发展一种能够精确处理这些声音源的方法成为提高声音信号处理质量的至关重要举措。这有助于改善声音信号的清晰度和质量，无论是在音频通信、音乐制作还是其他声音相关领域，都具有广泛的应用前景。
2、离散信号频谱分析是声音信号处理的核心组成部分之一。通过分析声音信号的频谱，可以提取出有关声音的重要信息，如幅值谱、相位谱、功率谱等。这些信息对于许多应用，如音频编解码、语音识别和音频效果处理至关重要。然而，频谱分析...
【技术保护点】
1.一种多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤S101中得到的声音信号样本矩阵X的函数表达式为：
3.根据权利要求1所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤S102包括：
4.根据权利要求3所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤S202中计算第k次滤波的相关性系数ρ(k)的函数表达式为：
5.根据权利要求3所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤S204中结合第k...
【技术特征摘要】
1.一种多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤s101中得到的声音信号样本矩阵x的函数表达式为：
3.根据权利要求1所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤s102包括：
4.根据权利要求3所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤s202中计算第k次滤波的相关性系数ρ(k)的函数表达式为：
5.根据权利要求3所述的多时空来源信号的离散频谱特征分析方法，其特征在于，步骤s204中结合第k次滤波的相关性系数ρ(k)更新小波阈值函数算法第k+1次滤波的平衡系数p(k+1)的函数表达式为：
6.根据权利要求3所述的多时空来源信号的离散频谱特...
【专利技术属性】
技术研发人员：温和，郝芃斐，黄颖祺，吴卓辉，雷毅伟，李橙橙，于晶荣，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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