MATLAB对软阈值函数处理小波系数获得去除噪声后 的信号叠加重构代码
时间: 2023-06-06 15:07:30 浏览: 61
以下是MATLAB对软阈值函数处理小波系数获得去除噪声后的信号叠加重构代码的示例:
```matlab
% 加载信号并进行小波分解
load noisy_signal.mat;
[c, l] = wavedec(noisy_signal, 3, 'db4');
% 对分解后的每个小波系数进行软阈值处理
soft_c = wthresh(c, 's', 0.1);
% 对处理后的小波系数进行重构
denoised_signal = waverec(soft_c, l, 'db4');
```
上述代码先加载了一个带噪声的信号,然后对这个信号进行了3层小波分解,并对分解后的每个小波系数进行了软阈值处理。具体来说,这里采用了软阈值函数`wthresh`,并设置阈值为0.1,这个值需要针对具体的信号进行调整。最后,使用`waverec`函数将处理后的小波系数重构出去噪声后的信号。
相关问题
MATLAB改进小波阈值函数代码
以下是一个简单的MATLAB小波阈值函数代码示例,其中使用了软阈值和硬阈值:
```matlab
function [y] = wavelet_threshold(x, threshold_type, threshold_value)
% x - 输入信号
% threshold_type - 阈值类型(软阈值或硬阈值)
% threshold_value - 阈值大小
% 将信号进行小波变换
[C, L] = wavedec(x, 3, 'db4');
% 对小波系数进行阈值处理
switch threshold_type
case 'soft'
C = sign(C) .* max(abs(C) - threshold_value, 0);
case 'hard'
C(abs(C) < threshold_value) = 0;
end
% 将阈值处理后的小波系数进行反变换
y = waverec(C, L, 'db4');
end
```
该函数接受三个输入参数:输入信号 `x`、阈值类型 `threshold_type` 和阈值大小 `threshold_value`。在函数内部,使用 `wavedec` 将输入信号进行小波变换,并使用 `sign` 和 `max` 函数对小波系数进行软阈值处理。对于硬阈值,只需将小于阈值大小的小波系数设置为零即可。最后,使用 `waverec` 进行反变换,得到阈值处理后的输出信号 `y`。
matlab利用小波软阈值对信号去噪
对信号进行小波分解后,可以利用软阈值法进行去噪。具体步骤如下:
1. 对信号进行小波分解,得到低频部分和高频部分系数。
2. 对高频部分系数进行软阈值处理,将幅值小于阈值的系数置为0,幅值大于阈值的系数保留。
3. 对处理后的系数进行小波重构,得到去噪后的信号。
其中,软阈值的计算公式为:
如果 x > threshold,y = x - threshold;
如果 -threshold <= x <= threshold,y = 0;
如果 x < -threshold,y = x + threshold。
其中,x为高频部分系数,threshold为阈值,y为处理后的系数。
以下是一个示例代码,演示如何利用小波软阈值对信号进行去噪:
```matlab
% 生成测试信号
t = 0:0.001:1;
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
y = x + 2*randn(size(t));
% 小波分解
wname = 'db4';
level = 6;
[c, l] = wavedec(y, level, wname);
% 计算软阈值
thr = wthrmngr('sqtwolog', c);
sorh = 's';
alpha = 1;
keepapp = 1;
% 软阈值处理
cnew = wthresh(c, sorh, thr*alpha);
% 小波重构
yrec = waverec(cnew, l, wname);
% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(t, y);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, yrec);
title('去噪后信号');
```
在上述代码中,首先生成了一个测试信号y,然后进行了小波分解,计算了软阈值,利用软阈值对高频系数进行了处理,最后进行小波重构得到去噪后的信号yrec。