【MATLAB】语音信号识别与处理：一维信号NLM非局部均值滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

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1 基本定义

一维信号NLM非局部均值滤波算法是一种基于非局部均值思想的滤波方法，它通过对信号进行分块，计算每个块与其他块之间的相似度，以非局部均值的方式去除噪声。该算法的主要思想是在一定范围内寻找与当前块相似的块，以这些块的非局部均值作为当前块的估计值，以达到去除噪声的效果。具体来说，一维信号NLM非局部均值滤波算法的步骤如下：

将信号分成多个块，每个块的大小为w。
对每个块，计算它与其他块之间的相似度，以此为依据选择与当前块相似的块。
对选出的块，计算它们的非局部均值。
将这些非局部均值作为当前块的估计值，以去除噪声。一维信号 NLM 非局部均值滤波算法的优点是可以在一定程度上去除噪声，同时保留信号的边缘和细节特征。缺点是需要计算大量的相似度，算法复杂度较高，而且需要选择合适的窗口大小和块大小以达到最优的滤波效果。此外，该算法对于一些信号存在快速变化和较大噪声的情况下，效果可能会有所下降。

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。