使用SVD进行声音信号去噪的Matlab代码示例：

以下是使用SVD进行声音信号去噪的Matlab代码示例：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('noisy_audio.wav');

% 列向量化
X = x(:);

% 设置信噪比（SNR）和噪声方差
SNR = 10;
sigma2 = var(X) / (10^(SNR/10));

% 添加高斯白噪声
n = sqrt(sigma2) * randn(size(X));
Y = X + n;

% 将Y变形为矩阵
M = length(Y);
N = round(M/2);
Ymat = reshape(Y(1:N*2), N, 2);

% SVD分解
[U,S,V] = svd(Ymat);

% 选择前k个奇异值
k = 30;
S(k+1:end,:) = 0;
S(:,k+1:end) = 0;

% 重构信号
Xhat = U*S*V';

% 将重构信号向量化并输出
xhat = Xhat(:);
audiowrite('denoised_audio.wav', xhat, fs);

这个示例代码使用SVD对一个音频文件进行去噪，首先将音频信号向量化，然后添加高斯白噪声。接着，将信号变形为矩阵，并对矩阵进行SVD分解。选择前k个奇异值，将其他奇异值置为零，重构信号并输出。

相关问题

svd 信号去噪matlab代码

以下是一个简单的使用SVD进行信号去噪的Matlab代码示例：

% 生成含有噪声的信号
t = linspace(0,1,1000);
f = 10;
y = sin(2*pi*f*t) + 0.5*randn(size(t));

% 使用SVD进行信号去噪
[U,S,V] = svd(y);
s = diag(S);
s_thresh = max(s)*0.1; % 设置噪声阈值
s(s < s_thresh) = 0;
S_thresh = diag(s);
y_denoised = U*S_thresh*V';

% 绘制结果
figure;
plot(t,y,'b',t,y_denoised,'r');
legend('含噪信号','去噪后信号');

在这个示例中，我们首先生成一个含有噪声的信号，并使用SVD分解将其分解为U、S和V三个矩阵。然后，我们计算S矩阵的阈值，将小于阈值的奇异值设为0，然后使用新的S矩阵乘以U和V的转置来重建去噪后的信号。最后，我们将原始信号和去噪后的信号绘制在同一个图表上，以便进行比较。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的技术来识别和去除信号中的噪声。

使用奇异谱分析SSA进行信号去噪并用信噪比和峰值信噪比评价去噪效果的matlab代码

以下是使用奇异谱分析SSA进行信号去噪并用信噪比和峰值信噪比评价去噪效果的 MATLAB 代码示例：

% 生成含噪信号
t = 0:0.01:10;
x = sin(t) + 0.5 * randn(size(t));

% 奇异谱分析SSA去噪
L = 50; % 窗口长度
K = 10; % 分解成多少个子信号
[X, ~] = mySSA(x, L, K); % mySSA是自定义的奇异谱分析函数
X(K+1:end,:) = 0; % 去掉高频子信号
x_denoised = sum(X,2); % 合成去噪信号

% 计算信噪比和峰值信噪比
SNR = snr(x, x - x_denoised);
PSNR = psnr(x, x_denoised);

% 绘制原始信号、含噪信号和去噪信号
figure;
plot(t, x, 'b', t, x + 0.5 * randn(size(t)), 'r', t, x_denoised, 'g');
legend('原始信号', '含噪信号', '去噪信号');
title(['SNR = ' num2str(SNR) ' dB, PSNR = ' num2str(PSNR) ' dB']);

function [X, eigenv] = mySSA(x, L, K)
% 奇异谱分析SSA函数
N = length(x); % 信号长度
X = zeros(L,K); % 存储子信号
for i = 1:N-L+1
    X(:,i) = x(i:i+L-1);
end
[U,S,V] = svd(X);
eigenv = diag(S).^2; % 特征值
E = U'*X;
X = zeros(size(X));
for i=1:K
    X(:,i) = U(:,i)*E(i,:)*V(:,i)';
end
end

function SNR = snr(x, e)
% 计算信噪比
SNR = 10*log10(norm(x)^2/norm(e)^2);
end

function PSNR = psnr(x, x_denoised)
% 计算峰值信噪比
MSE = mean((x-x_denoised).^2);
PSNR = 10*log10(max(x)^2/MSE);
end

其中，`mySSA`函数采用奇异谱分析SSA方法对信号进行分解和合成，`snr`函数计算信噪比，`psnr`函数计算峰值信噪比。运行以上代码，输出结果中将会显示信噪比和峰值信噪比的值，并绘制原始信号、含噪信号和去噪信号的图像。