- stationary frame
时间: 2024-02-05 09:01:07 浏览: 126
静止参考系(stationary frame)是指一个观察者相对于其周围环境没有任何运动的参考系。在这个参考系中,物体保持静止或以恒定的速度移动,而其他物体相对于该参考系会有不同的运动状态。这种参考系常常用于分析物体的动力学特性和运动过程。
在牛顿力学中,静止参考系被广泛应用于描述物体的运动和相对运动。当我们需要观察一个物体的运动情况时,我们可以选取一个相对于环境静止的参考系,将物体视为静止。这样做的好处是简化了我们对物体运动的描述,并使我们能够更容易地进行各种数学分析和计算。
然而,需要明确的是,在现实中不存在绝对的静止参考系。根据相对性原理,任何观察者都可以选择一个相对于自己静止的参考系。因此,所谓的静止参考系只是一种相对于我们的运动状态来说非常稳定的参考系。
总之,静止参考系是指一个观察者相对于其周围环境没有任何运动的参考系,用于简化物体运动的描述和进行数学分析。但需要注意的是,在现实中不存在绝对的静止参考系,只存在相对于我们的运动状态来说非常稳定的参考系。
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function [spectruesub_enspeech] = spectruesub(testsignal) % 谱减法 testsignal=testsignal'; %-------------------------------参数定义--------------------------------- frame_len=256; %帧长 step_len=0.5frame_len; %分帧时的步长,相当于重叠50% wav_length=length(testsignal); R = step_len; L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len; k = 2f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求; testsignal = testsignal(1:fL); % 带噪语音与纯净语音长度对齐 win = zeros(1,fL); % 设定初始值; spectruesub_enspeech = zeros(1,fL); %-------------------------------分帧------------------------------------- for r = 1:k y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值; y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理; w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换; Y(1+(r-1)L:rL) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中; end %-------------------------------估计噪声----------------------------------- NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %-------------------------------谱减法------------------------------------- for t = 1:k X = abs(Y).^2; S = X(1+(t-1)L:tL)-NOISE(1+(t-1)L:tL); % 含噪语音功率谱减去噪声功率谱; S = sqrt(S); A = Y(1+(t-1)L:tL)./abs(Y(1+(t-1)L:tL)); S = S.*A; s = ifft(S); s = real(s); spectruesub_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = spectruesub_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加; win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加; end spectruesub_enspeech = spectruesub_enspeech./win; spectruesub_enspeech=spectruesub_enspeech'; end
这是一个MATLAB函数,实现了谱减法的语音降噪。函数的输入是一个测试信号,输出是一个降噪后的语音信号。函数中使用了一些参数定义,如帧长、步长、汉宁窗等。函数首先对输入信号进行分帧处理,然后估计噪声功率谱,最后对每一帧进行谱减处理,得到降噪后的语音信号。最后,函数对每一帧处理得到的降噪语音信号进行叠接相加,得到最终的降噪语音信号。
function [wiener_enspeech] = wienerfilter(testsignal) %维纳滤波 testsignal=testsignal'; frame_len=256; %帧长 step_len=0.5*frame_len; %分帧时的步长,相当于重叠50% wav_length=length(testsignal); R = step_len; L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len; k = 2*f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)*hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求; win = zeros(1,f*L); % 设定初始值; wiener_enspeech = zeros(1,f*L); %-------------------------------分帧------------------------------------- for r = 1:k y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值; y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理; w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换; Y(1+(r-1)*L:r*L) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中; end %-------------------------------噪声----------------------------------- NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %噪声最小值跟踪算法 % 每帧中的傅里叶变换和噪声估计 %-------------------------------winner------------------------------------- for t = 1:k X = abs(Y).^2; S=max((X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L)),0); G_k=(X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L))./X(1+(t-1)*L:t*L); S = sqrt(S); A1=G_k.*S; A = Y(1+(t-1)*L:t*L)./abs(Y(1+(t-1)*L:t*L)); % 带噪于语音的相位; S = A1.*A; s = ifft(S); s = real(s); % 取实部; wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加; win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加; end wiener_enspeech = wiener_enspeech./win; wiener_enspeech=wiener_enspeech'; end
这个函数实现的是维纳滤波的语音降噪。输入是一个测试信号,输出是一个降噪后的语音信号。函数中也使用了一些参数定义,如帧长、步长、汉宁窗等。函数首先对输入信号进行分帧处理,然后估计噪声功率谱。接下来,对每一帧进行维纳滤波处理,得到降噪后的语音信号。最后,函数对每一帧处理得到的降噪语音信号进行叠接相加,得到最终的降噪语音信号。与谱减法不同的是,维纳滤波使用带噪语音的功率谱和噪声功率谱的比值作为滤波器的增益函数,从而对每一帧进行滤波处理。