语音增强是信号处理领域中的一个重要的组成部分。
在许多语音处理的应用中，例如移动通信，语音识别和助听器，语音信号的处理不得不在具有噪声的环境下进行。
在过去的几十年里，人们提出了许多方法去消除噪声和减少语音失真，例如谱减法，基于小波的方法，隐式马尔科夫模型法和信号子空间法等。
小波分析由于能同时在时域和频域中对信号进行分析，所以它能有效地实现对信号的去噪。
介绍了一种语音增强系统的设计方法，采用LeastMeanSquare（LMS）算法和小波变换相结合的方法对带噪语音进行去噪，并在MATLAB的Simulink环境下建立了该系统的模型。
通过对该模型的仿真表明：该方法去噪效果明显，为该系统在硬件上的实现打下了理论基础。

基于信号子空间的语音增强算法研究与实现语音增强分享

空间谱估计中的子空间类算法，基于特征值分解的信号子空间和噪声子空间的功率谱估计，主要是如何建立模型，如何加入噪声，协方差矩阵如何处理方面都有注释，代码注释比较齐全，可以看懂，还有性能的仿真

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。