x2=wdencmp('gbl',c,l,'sym4',3,thr,sorh,keepapp);

这段代码使用了 MATLAB 中的 wdencmp 函数，对小波系数进行了去噪操作，得到了去噪后的信号 x2。具体参数含义如下：

- 'gbl' 表示对小波系数进行全局阈值去噪。
- c 和 l 是通过 wavedec 函数得到的小波系数和长度向量。
- 'sym4' 表示使用 Symlet-4 小波基函数进行小波变换。
- 3 表示小波分解的层数，与 wavedec 函数的参数相同。
- thr 是通过 ddencmp 函数得到的阈值参数。
- sorh 指定软阈值（'s'）或硬阈值（'h'），根据具体情况选择。
- keepapp 指定是否保留逼近系数，根据具体情况选择。

wdencmp 函数主要用于对小波系数进行去噪操作，可以使用不同的阈值方法（如基于能量、基于方差等）和不同的阈值参数（如固定阈值、自适应阈值等）进行去噪。去噪后的小波系数可以使用 waverec 函数进行重构，得到去噪后的信号。

相关问题

[c,l]=wavedec(x1,3,'sym8');%sym8 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x1); x2=wdencmp('gbl',c,l,'sym4',3,thr,sorh,keepapp);

这段代码是使用MATLAB中的Wavelet函数对信号进行小波分解和重构。具体来说，函数"wavedec(x1,3,'sym8')"将信号"x1"进行三层小波分解，使用"sym8"小波基进行分解。分解后得到系数向量"c"和长度向量"l"。接下来，使用"ddencmp"函数确定阈值"thr"和阈值类型"sorh"，以及是否保留近似系数"keepapp"。最后，使用"wdencmp"函数对分解后的系数向量"c"和长度向量"l"进行三层小波重构，使用"sym4"小波基进行重构，并使用前面确定的阈值和阈值类型进行去噪处理。重构后的信号保存在"x2"中。

x1=sum(modes([1 2 3 4 5],:)); x3=sum(modes([6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16],:)); x3=x3'; x1=x1'; [c,l]=wavedec(x1,3,'sym4');%sym8 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x1); x2=wdencmp('gbl',c,l,'sym4',3,thr,sorh,keepapp); load '重构信号.mat' x5=sum(x4(:,[1 2]),2); filename=('STYB2021034后.mp3') [y,fs]=audioread(filename); x6=y(20316:40315,1); figure(1) plot(x6); hold on plot(x5); title('默认阈值去噪后信号'); xlabel('采样点数'),ylabel('幅值'); RMSE2=sqrt(sum((x6-x5).^2)/20000); ps2=sum(x6.^2); pn2=sum((x5-x6).^2); snr2=10*log(ps2/pn2); [cc,y_f]=hua_fft(x6,fs,1); figure(2) plot(y_f,cc,'b','LineWIdth',1.5); ylabel(['幅值']); xlabel(['频率']); axis tight [cc1,y_f1]=hua_fft(x5,fs,1); figure(3) plot(y_f1,cc1,'b','LineWIdth',1.5); ylabel(['幅值']); xlabel(['频率']); axis tight

这段代码主要包括以下内容：

1. 计算 modes 矩阵的前五列和后十一列的和，并将结果存储在 x1 和 x3 中。其中，modes 矩阵是一个模态矩阵，每一行代表一个模态，因此对前五列和后十一列分别求和可以得到两个特征向量。

2. 对 x1 进行小波分解，得到其小波系数 c 和长度向量 l。其中，wavedec 函数可以用于对一维向量进行小波分解，'sym4' 表示使用 Symlet-4 小波基函数，3 表示分解到三层。

3. 根据 x1 的小波系数 c、长度向量 l 和阈值参数 thr 进行小波去噪，得到去噪后的信号 x2。其中，ddencmp 函数用于确定阈值 thr 和其他阈值参数，wdencmp 函数用于对小波系数进行去噪。

4. 读取文件 'STYB2021034后.mp3' 中的音频信号，并截取其中一段，存储在变量 x6 中。

5. 将 x6 与重构信号 x5 进行比较，并计算其均方误差 RMSE2 和信噪比 SNR2。其中，RMSE2 表示去噪后信号与原始信号之间的均方误差，SNR2 表示去噪后信号与原始信号之间的信噪比。

6. 对 x6 和 x5 进行 FFT 变换，并绘制频谱图。其中，hua_fft 函数用于对一维向量进行 FFT 变换，y_f 和 cc 分别表示频率和幅值，通过 plot 函数可以绘制频谱图。