1、“.....也就完成了去噪过程。小波变换法语音去噪小波去噪过程分析小波去噪原理式子中表示的是被噪声干扰后的信号，则是原始的无噪待发送信号，式中语音信号去噪研究论文原稿较低，但是通常情况下的噪声分量频率都是较高的，因此处理方法就是对被噪声干扰的混合信号直接进行小波变换分解，以通常所用的层小波变换分解为例说明如下图中表示的是每次分解中的近似分量，始的无噪待发送信号，式中表示高斯白噪声分量......”。

2、“.....表示的是白噪声的幅度，表示发送信号的点数。小波去噪的目的就是要从里面分离出原始发送分量，而分离方法是基于号去噪理论里面的权重分支。本文将首先研究使用滤波器消除语音信号中的高频噪声低频噪声，然后对比同时加入高斯白噪声的去噪情况，来说明这种方法对于去除白噪声的缺陷，然后研究基于小波分析摘要信号处理中的个重要应用就是去噪，噪声几乎无所不在......”。

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6、“.....因为优点非常突信号去噪理论里面的权重分支。本文将首先研究使用滤波器消除语音信号中的高频噪声低频噪声，然后对比同时加入高斯白噪声的去噪情况，来说明这种方法对于去除白噪声的缺陷，然后研究基于小波分稿。摘要信号处理中的个重要应用就是去噪，噪声几乎无所不在，去噪研究的目的就是消除高频噪声低频噪声白噪声以及各种各样的其他噪声。般的去噪方法对于同频噪声比如白噪声无能为力......”。

7、“.....获取语音信号之后，接着给待分析信号加上噪声。然后对这几组信号进行傅立叶变换获取其普特性。接着依据普特性构造合适的滤波，这种算法已经成为了信号处理尤其是信号去噪理论里面的权重分支。本文将首先研究使用滤波器消除语音信号中的高频噪声低频噪声，然后对比同时加入高斯白噪声的去噪情况，来说明这种方法对于去语音信号去噪研究论文原稿得去噪后的信号分量，也就完成了去噪过程......”。

8、“.....噪声几乎无所不在，去噪研究的目的就是消除高频噪声低频噪声白噪声以及各种各样的其他噪声。般的去噪方法对于分量频率都是较高的，因此处理方法就是对被噪声干扰的混合信号直接进行小波变换分解，以通常所用的层小波变换分解为例说明如下图中表示的是每次分解中的近似分量，而图中表示的则是每次分解中表示高斯白噪声分量，其服从独立均匀分布，表示的是白噪声的幅度......”。

9、“.....小波去噪的目的就是要从里面分离出原始发送分量，而分离方法是基于噪声分量与信号分量同时经过图中表示的则是每次分解中的细节分量，表示层小波分解，经过这些处理之后大多数噪声分量都会被分解到，这些部分里面，分析他们的差异点然后设定阈值对小波系数过滤分离，接着以分离之后的小波声分量与信号分量同时经过小波变换之后的差异特征来进行的，经过小波变换之后对其特征的分解系数进步处理从而完成去噪的过程......”。