⑴ 怎样消除功放白噪声
解决方法：
一、后级功放板的电流哼声
1、将音箱驳入功放，开启电源，挪动电源变压器位置直至哼声减弱，再用金属罩（可以是铁壳）和住固定。
2、如果变压器次级引出是排线，应将其拆开改作编织绞线。
3、将线路板上喇叭输出引线的负端焊下，在滤波电容之后的大面积接地铜箔处可以找到一噪音最低点焊接。
4、增大或更换滤波电容。此方法极少用，笔者做过多次试验，证明±25V以上、功放末级电流2～7.5A的电源，滤波3电容值不小于3300μF均不会出现电流哼声。
5、改变功放板的安装位置，将散热器横置于变压器与线路板之间，起磁屏蔽作用，减弱电流哼声。
6、适当改变元件引脚高度特别是反馈电阻和耦合电容。分立元件组成的电压放大部分也应引起注意，它们的引脚高度离电路板面2～5.5mm最佳。
二、功放后级咝咝声
1、取1000pF瓷介电容，在整流电路中的二极管上各并焊一只。滤波电容之后的正负电源支路与地之间各并入1～3只100μF电解电容和0.1μF的MKT电容。
2、取容量在220～1500pF之间的薄膜电容并入信号输入端与地之间试听，选用咝咝声最小的一只电容；且播放一段熟悉的音乐，凭听感要求以不影响高频特性为准。
以上的防噪方法是在切断前置输入来进行的。同样可以用于前置放大的降噪处理。
三、功放前级的哼声
1、将直流电源线路“+”端断开，串入100～300mH的电感，严禁虚焊。
2、用塑料棒或竹筷子夹住音源输入端至前级放大板的引线，寻找一哼声最小处固定。
3、改变前置与后置放大板的接地点。若二者是用屏蔽线作连接的，应将屏蔽线一端的屏蔽网焊入后级输入端地，而另一端不接地。前置与音源输入接口的接线也如此，只在音源输入一端接地。这样，就不会形成接地环路，不会交连耦合出讨厌的哼声。
四、功放前级咝咝声
主要出现在反馈式音调电路中，特别是搭棚焊接的，高频咝咝声严重。解决方法是用薄铜皮将其屏蔽起来，或者改抽成无源衰减式音调电路，可有效降低咝咝声。
⑵ 噪音产生原因及解决办法
噪声产生的原因就多了，没有彻底的解决办法。我不想听到你的声音，那么你的话就是噪声。
⑶ 怎样去除 灰度图像中的 白噪声
均值滤波去除图像中白噪声
程序说明：函数名为average2(pic_name)，其中参数pic_name为要读入的图像。本程序采用的掩模为系数全为1的3X3矩阵。
程序源代码如下：
function average2(pic_name)
close all;
X = imread(pic_name);
Y1 = imnoise(X,'gaussian'); %对读入的图像加高斯白噪声
figure;
imshow(uint8(Y1));
Y1 = double(Y1);
[m,n] = size(X);
for k1 = 2:m-1
for k2 = 2:n-1
Y1(k1,k2) = (Y1(k1,k2) + Y1(k1-1,k2-1) + Y1(k1-1,k2) + Y1(k1-1,k2+1) + Y1(k1,k2-1) + Y1(k1+1,k2+1) + Y1(k1,k2+1) + Y1(k1+1,k2-1) + Y1(k1+1,k2))/9;%取九宫图的平均数
%对图像的上下两条边进行均值滤波
Y1(1,k1) = (Y1(1,k2) + Y1(1,k2) + Y1(1,k2-1) + Y1(1,k2-1) + Y1(1,k2+1) + Y1(1,k2+1) + Y1(2,k2-1) + Y1(2,k2) + Y1(2,k2+1))/9;
Y1(m,k1) = (Y1(m,k2) + Y1(m,k2) + Y1(m,k2-1) + Y1(m,k2-1) + Y1(m,k2+1) + Y1(m,k2+1) + Y1(m-1,k2-1) + Y1(m-1,k2) + Y1(m-1,k2+1))/9;
end
%对图像的左右两条边进行均值滤波，不足的点用相邻像素进行延拓
Y1(k1,1) = (Y1(k1,1) + Y1(k1,1) + Y1(k1-1,1) + Y1(k1-1,1) + Y1(k1+1,1) + Y1(k1+1,1) + Y1(k1-1,2) + Y1(k1,2) + Y1(k1+1,2))/9;
Y1(k1,n) = (Y1(k1,n) + Y1(k1,n) + Y1(k1-1,n) + Y1(k1-1,n) + Y1(k1+1,n) + Y1(k1+1,n) + Y1(k1-1,n-1) + Y1(k1,n-1) + Y1(k1+1,n-1))/9;
end
%对图像的四个对角点进行均值滤波,不足的点用相邻像素进行延拓
Y1(1,1) = (Y1(1,1) * 4 + Y1(1,2) * 2 +Y1(2,1) *2 + Y1(2,2)) / 9;
Y1(1,n) = (Y1(1,n) * 4 + Y1(1,n-1) * 2 +Y1(2,n) *2 + Y1(2,n-1)) / 9;
Y1(m,1) = (Y1(m,1) * 4 + Y1(m-1,1) * 2 +Y1(m,2) *2 + Y1(m-1,2)) / 9;
Y1(m,n) = (Y1(m,n) * 4 + Y1(m,n-1) * 2 +Y1(m-1,n) *2 + Y1(m-1,n-1)) / 9;
figure;
imshow(uint8(Y1));
clear all;
⑷ 如何去除高斯白噪声
高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。 所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数
⑸ 什么是高斯白噪声如何滤除
高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。
所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
高斯白噪声是指信号中包含从负无穷到正无穷之间的所有频率分量，且各频率分量在信号中的权值相同。白光包含各个频率成分的光，白噪声这个名称是由此由此而来的。它在任意时刻的幅度是随机的，但在整体上满足高斯分布函数。时变信号的知识参考《信号与系统》，高斯白噪声参考《通信原理》类书籍
⑹ 降噪耳机开启降噪模式后，动一下耳机就有巨大白噪音是什么原因
降噪耳机开启降噪模式后，动一下耳机就有巨大白噪音是耳机底噪的原因。
降噪耳机在降噪功能开启后的底噪生成一般是分下述三种情况：
1、 源于电路板；电路在流经基板线路时会实现诸如做功、放大、衰减、调制、解调、编码等功能，但有时也会因线路滤波、设备和屏蔽不良等原因会产生电流噪声，主要表征为“沙沙声”（低频）。
2、源于传声器；在降噪耳机的配件中，降噪麦克风是不可或缺的设备之一。它在方向性处理声音信号，提高信噪比，减弱背景噪音，使用户在有背景噪音的情况下听清音频。
但现在的麦克风是利用场效应（晶体）管制作的传感器，通过声音给传感器压力来生成电流，于是又有了电流噪声的存在，而此种噪声又是降噪麦克风底噪的主要来源。
3、 滤波器设置不当；主动降噪耳机技术较为复杂，这个“复杂”主要是指“芯片算法”的复杂，目前芯片算法是该行业的制胜高地。但降噪耳机能否实现真正意义上的自适应，却是与和算法有关的“滤波器”设置有着直接的关系。
如果滤波器设置不当，那些本该反向抵消的声波却为同向增强了，譬如下图中1KHz附近的噪声被放大，此时就会产生“咝咝”的底噪声（高频）。
(6)产生白噪声的主要原因如何滤除扩展阅读：
耳机主动降噪和被动降噪的区别：
被动降噪：从物理层面来进行降噪处理。简单来说就是在发声单元和耳朵之间形成一个相对封闭的空间，利用填充物等一些隔音的材料来阻隔外界的噪音。就是堵住你的耳朵来进行降噪。
因为成本低，所以也是应用最为广泛的。主要常见于头戴式耳机。
主动降噪：采用的是完全不一样的方式来进行噪音的处理，其原理是拾取环境中的噪音声波，然后由发声单元发出相反的声波来抵消噪音。不论对于高低频率的噪音都有很明显的降噪效果。
由于主动降噪耳机的复杂结构和工作原理，所以价格一般都会高上很多，大部分都在千元或者以上。
⑺ 关于高斯白噪声的滤除（matlab)
所谓高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
高斯白噪声的频谱是布满整个频域的， 一般不好直接滤除， 如果已知信号频点， 可以设一个带通滤波器来解决一下。
另外如果知道是白高斯噪声，用自适应噪声抵消来去噪也可以考虑。
⑻ 如何滤除一个信号中的高斯白噪声
所谓高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。 高斯白噪声的频谱是布满整个频域的， 一般不好直
⑼ 想请教下产生DSB信号后加高斯白噪声，然后要求滤除噪声该怎么滤呢，谁有程序没啊，基于matlab ,谢谢
fs=22050; x1=wavread('Windows XP 关机.wav'); %添加你自己选的音乐。要求音乐文件与M文件放一起。
t=0:1/22050:(length(x1)-1)/22050;
Au=0.5; d=[Au*cos(2*pi*8000*t)]';e=zeros(52920,2);
e(1:52920)=d;
x2=x1+e;%信号与高斯白噪声
wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;
Rp=1;Rs=15;
Fs=22050;Ts=1/Fs;
wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标
ws1=2/Ts*tan(ws/2);
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数
[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器
[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);
[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);
[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换
[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线
figure(1)
plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))
grid
xlabel('频率／Hz')
ylabel('频率响应幅度')
title('Butterworth')
f1=filter(bz,az,x2);
figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(t,x2) %画出滤波前的时域图
title('滤波前的时域波形');
subplot(2,1,2)
plot(t,f1); %画出滤波后的时域图
title('滤波后的时域波形');
sound(f1,22050); %播放滤波后的信号
F0=fft(f1,1024);
f=fs*(0:511)/1024;
figure(3)
y2=fft(x2,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512))); %画出滤波前的频谱图
title('滤波前的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('fu');
subplot(2,1,2)
F1=plot(f,abs(F0(1:512))); %画出滤波后的频谱图
title('滤波后的频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('fu');
⑽ 如何滤除awgn添加的高斯白噪声
t = 0:.1:10;
x = sawtooth(t); % Create sawtooth signal.
y = awgn(x,10,'measured'); % Add white Gaussian noise.
plot(t,x,t,y) % Plot both signals.
legend('Original signal','Signal with AWGN');