matlab写小波去噪代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于使用小波去噪信号：

% 读取原始信号
x = load('signal.txt');
% 将信号进行小波分解
[C, L] = wavedec(x, 4, 'db4');
% 选择一个阈值类型
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL', C, L);
% 使用阈值对小波系数进行软阈值处理
s = wthresh(C, thr);
% 重构信号
y = waverec(s, L, 'db4');
% 绘制原始信号与去噪后的信号
plot(x)
hold on
plot(y)

此代码假设原始信号保存在`signal.txt`文件中，并且使用 Daubechies 4 小波进行 4 级小波分解，使用软阈值处理来去除噪声。你可以根据需要更改这些参数。

相关问题

matlab实现小波去噪代码

小波去噪是一种常见的信号处理方法，可以有效地去除信号中的噪声。下面是使用MATLAB实现小波去噪的代码：

% 读取原始信号
data = load('signal.mat');
signal = data.signal;
% 添加高斯白噪声
noise = 0.1 * randn(size(signal));
noisy_signal = signal + noise;
% 小波去噪
wname = 'db4';
level = 5;
[C, L] = wavedec(noisy_signal, level, wname);
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',C,L);
sorh = 's';
keepapp = 1;
denoised_signal = wdencmp('gbl', C, L, wname, level, thr, sorh, keepapp);
% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(signal);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(denoised_signal);
title('去噪后的信号');

代码中，首先读取原始信号，然后添加高斯白噪声。接着使用小波变换将带有噪声的信号分解为多个频带系数，然后对这些系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0，大于阈值的系数保留。最后再使用小波变换将处理后的系数合成为去噪后的信号。最后绘制原始信号和去噪后的信号的对比图。

matlab信号小波去噪代码

matlab信号小波去噪代码可以参考下面的例子代码：

% 生成含噪声的信号
t = 0:0.01:1;
x = sin(2*pi*5*t) + sin(2*pi*10*t) + randn(size(t));

% 求取小波基函数
wname = 'sym4';
[C, L] = wavedec(x, 4, wname);
A4 = wrcoef('a', C, L, wname, 4);

% 通过阈值和软阈值函数来进行小波去噪
thr = 0.4*sqrt(2*log10(length(x)));
n = 4;
for i = 1:n
    D = detcoef(C, L, i);
    D = wthresh(D, 's', thr);
    C(L(i)+1:L(i+1)) = D;
end

% 重构去噪后信号
x_den = waverec(C, L, wname);
A4_den = wrcoef('a', C, L, wname, 4);

% 绘制结果
subplot(2,2,1); plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,2,2); plot(t,x-A4);
title('含噪声信号');
subplot(2,2,3); plot(t,x_den);
title('去噪信号');
subplot(2,2,4); plot(t,x_den-A4_den);
title('去噪后噪声');

该代码先生成了一个带有噪声的信号，然后通过小波基函数求取小波系数和近似分量，通过阈值筛选和软阈值函数对小波系数进行去噪处理，最后通过重构系数和近似分量进行信号的重构，并绘制了原始信号、含噪声信号、去噪信号和去噪后的噪声信号四个图形。