MATLAB开发语音信号识别与处理系统：采用移动中位数滤波算法进行去噪处理，并结合谱相减算法实现频谱分析
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1 基本定义
滑动中位数值滤波器是一种依赖于中位数值的技术，在信号处理领域被广泛应用。该技术的核心在于通过滑动窗口的方式对信号进行分析，并在每一次计算时将窗口内数据的中位数值作为当前采样点的最佳估计值。其主要优势在于能够有效抑制干扰影响。具体而言，在实际应用过程中需要遵循以下步骤：首先建立一个固定长度的数据窗⼝；然后依次将窗⼝内的数据代入计算其对应的窗⼝中值；最后将计算结果依次赋值给对应的采样点位置
定义一个滑动窗口大小，窗口大小通常为奇数。
将窗口依次向前移动，每次取窗口内的中位数作为当前点的估计值。
依次执行第2步操作,直至处理完整个信号序列.该算法的优势在于能够显著抑制噪声干扰的同时保持信号的基本走向特征;然而,当遇到某些具有快速变化特性的信号时,其滤波效果可能会有所减弱.此外,合理设定滤波窗口尺寸对于优化去噪性能至关重要.
该算法用于呈现频谱特征：作为一种音频降噪方法，谱相减算法通过从原始频谱中减去估计的噪声频谱来恢复出纯净的声音信号。在时域处理过程中，该算法对变换结果进行反向转换来恢复时间域中的清晰音频信号。
2 定义和出图效果
附出图效果如下：
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