【MATLAB】语音信号识别与处理：高斯加权移动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

1 基本定义

高���加权移动平均滤波算法是一种基于加权平均的滤波方法，它可以有效地去除高斯噪声，同时保留信号的主要特征。该算法的主要思想是通过对信号进行加权平均来消除噪声，其中权值是根据高斯分布计算得到的，越接近中心点的权值越大，越远离中心点的权值越小。这样可以使得噪声的影响减小，同时保留信号的主要特征。 具体来说，高斯加权移动平均滤波算法的步骤如下：

1. 定义一个滤波窗口，包括当前样本点和其周围的若干个点。

2. 对窗口内的每个点计算其权值，根据高斯分布计算得到，距离当前样本点越远的点权值越小。

3. 对窗口内的每个点的数值进行加权平均，得到当前样本点的滤波结果。

4. 将滤波窗口向前移动一个位置，重复上述步骤，直到所有样本点都被处理完毕。高斯加权移动平均滤波算法的优点是可以有效地去除高斯噪声，同时保留信号的主要特征；缺点是需要选择合适的窗口大小和高斯分布参数，否则可能会影响滤波的效果。

谱相减算法呈现频谱：谱相减算法是一种音频降噪方法，通过将原始频谱与估计的噪声频谱进行相减，得到清晰的音频信号。该算法通常在频域进行操作，对频谱进行减法运算，并对结果进行逆变换以获得时间域的清晰信号。

2 定义和出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：

【MATLAB】语音信号识别与处理：高斯加权移动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

代码见附件及视频~