心音信号去噪Matlab代码-Lab5: 傅立叶变换应用

简介：
本项目为《数字信号处理》课程实验的一部分，旨在通过Matlab实现对心音信号进行傅立叶变换以去除噪声。参与者将学习到如何利用频域分析技术提高信号质量。 心音信号去噪实验五-声音、图像的基本理解和GMM背景建模 学号：1160300625 姓名：李一鸣 日期：2018年11月30日 在本实验中，我们将阅读一个wav音频文件和一幅灰度bitmap图像，并对它们进行离散傅里叶变换(DFT)，以获取其幅度和相位信息。 信号的傅里叶变换及其幅度、相位 定义连续傅里叶变换为将可积函数$f:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{C}$表示成负指数函数形式的积分或级数。具体来说，它可以通过下面的形式给出： $$ \hat{f}(\xi)=\int_{-\infty}^{\infty} f(x) e^{-2 \pi i x \xi } dx $$ 其中$\hat{f}$是$f$的傅里叶变换，亦称频谱。在许多情况下，可以通过$\hat{f}$逆向重构原函数$f$。通常来说，当$f$为实数时，则其对应的傅里叶变换结果$\hat{f}$会是一个复数形式的结果，并用以表示振幅和相位的信息。 实验步骤包括使用Matlab读取音频文件以及灰度图像，然后对它们进行离散傅立叶变换(DFT)，并绘制出相应的幅度谱与相位图。通过这种方式可以更好地理解声音信号及图像的基本特性及其频域表现形式，并为进一步的心音信号去噪处理奠定基础。 在实验过程中，我们还将利用高斯混合模型（GMM）对背景进行建模，这有助于提高后续心音信号的噪声抑制效果。