function cost = CostFunction(signal,z,l) %% Function to calculate the SNR %% [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db13'); [c,ll]=wavedec(z,l(1),Lo_D,Hi_D); A=wrcoef('a',c,ll,Lo_R,Hi_R,l(1)); mod_sig=A; for i=1:l(1) D = wrcoef('d',c,ll,Lo_R,Hi_R,i); tD = wthresh(D,'s',l(2)); mod_sig=mod_sig+tD; end cost = 20*log10(norm(signal(:)) / norm (signal(:)-mod_sig(:))); end
时间: 2023-06-23 19:08:27 浏览: 89
这段代码是一个计算信噪比(SNR)的函数。它的输入参数包括信号(signal)、信号的小波变换(z)、小波变换的层数(l),输出结果为信噪比的值(cost)。
在函数中,首先使用了db13小波进行小波变换得到了小波系数c和每层小波变换的长度ll。然后使用wrcoef函数根据小波系数c和长度ll重构出原始信号的近似系数A。接着进行l(1)层小波变换的细节系数D的阈值处理,并将处理后的细节系数加到近似系数中,得到重构信号mod_sig。
最后计算信噪比的值,计算方法为将信号的L2范数(即信号的能量)除以信号与重构信号之间的误差的L2范数,再用20倍对数换算。
相关问题
function psnr_value = calculate_psnr(original_image, processed_image)
这是一个 MATLAB 函数,用于计算两个图像之间的峰值信噪比(PSNR)值。
输入参数:
- original_image: 原始图像
- processed_image: 经过处理后的图像
输出参数:
- psnr_value: 两个图像之间的 PSNR 值
下面是函数代码的示例:
```matlab
function psnr_value = calculate_psnr(original_image, processed_image)
% 将图像转换为 double 类型
original_image = im2double(original_image);
processed_image = im2double(processed_image);
% 计算图像的 MSE 值
mse = mean(mean((original_image - processed_image).^2));
% 计算图像的 PSNR 值
if mse > 0
psnr_value = 10 * log10(1 / mse);
else
psnr_value = Inf;
end
end
```
你可以将此函数保存在一个名为 `calculate_psnr.m` 的文件中,并在 MATLAB 中使用它来计算图像的 PSNR 值。
function [fea] = mrmr_miq_d(d, f, K) dkf举例
假设d是n个样本的d维特征矩阵,f是n个样本的标签向量,K是选择的特征数。
可以按照以下步骤使用mRMR-MIQ-D算法选择特征:
1. 计算d中各个特征与标签f的互信息,得到一个d维的向量miq。
2. 将miq按照大小从大到小排序,选择miq最大的特征作为第一个选定的特征,将其加入已选特征集合S中。
3. 对于剩余的特征,分别计算它们与已选特征集合S中的特征的互信息,得到一个d-1维的向量mrmr。
4. 将mrmr按照大小从大到小排序,选择mrmr最大的特征作为下一个选定的特征,将其加入已选特征集合S中。
5. 重复步骤3-4,直到选择了K个特征。
6. 最终得到的已选特征集合S即为所选的特征,返回S对应的特征矩阵fea。
具体的 MATLAB 实现代码如下:
```
function [fea] = mrmr_miq_d(d, f, K)
% d: n by m data matrix
% f: n by 1 label vector
% K: number of features to select
[n,m] = size(d);
t = ceil(log2(n));
% calculate mutual information between features and labels
miq = zeros(1,m);
for i = 1:m
miq(i) = mutualinfo(d(:,i), f);
end
% select the first feature with largest MIQ
[~, idx] = max(miq);
S = idx;
% select additional features using MRMR-MIQ-D algorithm
for k = 2:K
mrmr = zeros(1,m);
for i = 1:m
if ~ismember(i, S)
% calculate MIQ between feature i and selected features
miq_iS = zeros(1,length(S));
for j = 1:length(S)
miq_iS(j) = mutualinfo(d(:,i), d(:,S(j)));
end
% calculate MRMR criterion
mrmr(i) = miq(i) - sum(miq_iS)/length(S);
end
end
% select feature with largest MRMR criterion
[~, idx] = max(mrmr);
S = [S idx];
end
fea = d(:,S);
```
其中,mutualinfo()是计算互信息的函数,可以使用MATLAB自带的函数或其他第三方函数库。