การ ลด เสียง เป็น ส่วน สําคัญ ของ การ ประมวล สัญญาณ การ ทํา งาน โดย มุ่ง หมาย ที่ จะ ปรับ ปรุง ความ ชัดเจน ของ เสียง, ภาพ, และ สัญญาณ ข้อมูล.

อัล กอ ทิก

อัลกอริทึมที่ใช้งานได้ถูกออกแบบมาให้ทํางานอย่างมีประสิทธิภาพในสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริง เทคนิคทั่วไปคือ การลบสเปกตรัม, การกรองแบบไวเนอร์ และการกรองค่ามัธยฐาน วิธีเหล่านี้ถูกใช้อย่างกว้างขวาง เนื่องจากเสียงรบกวนที่เรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ยังรักษาความสมบูรณ์ของสัญญาณ

การลบคลื่นเสียง โดยประมาณ จะประมาณค่าความถี่ของสัญญาณรบกวนระหว่างระยะรบกวนสัญญาณเสียง และลบสัญญาณรบกวนออกไป การทําการกรองแบบไวเนอร์ปรับจากค่าตัวเลข โดยประมาณคือ ค่าความสมดุลระหว่างการรบกวนสัญญาณเสียงและการบิดเบือนของสัญญาณ มีเดียจะมีประสิทธิภาพในการลดเสียงรบกวนที่รวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประมวลผลภาพ

รากฐาน ของ เสียง รบกวน

การลดจุดรบกวนเสียงรบกวนถูกตั้งอยู่บนพื้นฐานของกระบวนการประมวลผลสัญญาณสถิติและข้อมูลต่าง ๆ วิธีการเหล่านี้จําลองสัญญาณและสัญญาณรบกวนเป็นกระบวนการที่มีความน่าจะเป็น ทําให้สามารถพัฒนาการประมาณที่เหมาะสมที่สุดได้ การประมาณค่าเสียงแบบเบเชียน และการประมาณค่าผิดพลาดของค่ากําลังสองต่ําที่สุด (MESE) เป็นรูปแบบพื้นฐานที่ใช้หาอัลกอริทึมเหล่านี้

การ เข้าใจ พื้น ฐาน ทาง คณิตศาสตร์ ทํา ให้ มี การ ออก แบบ อัลกอริทึม ที่ เหมาะ กับ ทฤษฎี ภาย ใต้ การ สันนิษฐาน บาง อย่าง.

การ ทํา งาน ที่ ใช้ ได้ ผล และ ทฤษฎี

การลดเสียงรบกวนที่มีประสิทธิภาพ มักเกี่ยวข้องกับการลดความซับซ้อนของการคํานวณและการทํางาน

  • ลบสเปกตรัม
  • การกรองด้วย Vinner
  • การกรองด้วยมีเดียName
  • ตัวกรอง Kalman
  • วิธีการเรียนแบบลึก