论文研究基于扩展树状知识库的海量数据清洗算法.pdf

语音信号是一种典型的非平稳信号，其特性及表征本质特征的参数均是随时间变化的，而时频分析是分析时变谱的有力工具，Hilbert-Huang变换是一种新型的具有自适应性的时频分析方法，对于非线性、非平稳信号有清晰的物理意义，通过HHT变换，能够得到信号的时间-频率-振幅三维分布特征。分析了HHT算法的原理，采用了合适的端点效应处理方法提高了EMD的分解精度，通过仿真实验得到了语音信号更加精细的时频结构，并与STFT、WVD及Choi-Williams分布进行了对比，显示了HHT算法的优越性。