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基于HMM的波域信号降噪MATLAB实现
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资 源 简 介
本项目利用隐马尔可夫模型在波域中实现自适应信号降噪，通过小波变换将时域信号转换到波域，结合HMM分析信号状态概率分布，有效分离噪声并保留有用信号特征。
详 情 说 明
基于隐马尔可夫模型的波域信号降噪处理系统
项目介绍
本项目实现了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的波域信号降噪处理系统。系统通过建立信号的隐马尔可夫模型，分析信号在不同状态下的概率分布特性，实现自适应降噪。首先将时域信号通过小波变换转换到波域，然后在波域中应用HMM进行噪声分离，最后通过小波逆变换重构降噪后的信号。该系统能够有效提升信号质量，并提供量化评估报告。
功能特性
- 波域处理：采用小波变换将时域信号转换到波域进行分析
- HMM降噪：利用隐马尔可夫模型对波域信号进行噪声分离
- 多格式支持：支持输入.wav音频文件或.mat格式的数值向量
- 结果可视化：提供降噪前后的频谱对比图
- 量化评估：输出信噪比改善程度的量化评估报告
- 灵活输出：支持将降噪结果保存为.wav文件或.mat格式
使用方法
- 准备输入信号文件（支持.wav或.mat格式）
- 修改配置文件中的参数设置（如小波类型、HMM参数等）
- 运行主程序开始降噪处理
- 查看生成的降噪结果、频谱对比图和分析报告
- 结果文件将保存在指定输出目录中
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱
- 统计学与机器学习工具箱
- 至少4GB可用内存
- 建议使用CPU主频2.5GHz及以上
文件说明
主程序文件整合了完整的信号处理和降噪流程，包括信号读取、小波变换、隐马尔可夫模型训练与推断、信号重构以及结果分析与可视化。该文件能够自动处理输入信号，执行降噪算法，生成降噪后的输出文件，并创建包含频谱对比和信噪比改善评估的详细报告。
