s1 = wden(y1,tptr,'s','one',lev,wname);我已经用上述函数对信号y1进行了阈值去噪得到了去噪后的信号s1,我想知道我所用的软阈值是多少?经过阈值处理后的小波系数是多少
时间: 2023-06-16 15:02:03 浏览: 52
在MATLAB中,使用wden函数进行阈值去噪时,函数的第三个参数tptr是一个字符串,用于指定使用软阈值还是硬阈值。如果tptr参数为's',则表示使用软阈值。
软阈值的形式为:
soft(x, t) = sign(x) * max(abs(x) - t, 0)
其中,x为小波系数,t为阈值。因此,你可以通过查看wden函数的第五个参数thr,来获取所使用的软阈值。
对于经过阈值处理后的小波系数,可以通过以下代码获取:
[c, l] = wavedec(y1, lev, wname);
s1 = wden(y1, tptr, 's', 'one', lev, wname);
c1 = wavedec(s1, lev, wname);
coeff = detcoef(c1, l, lev);
其中,wavedec函数用于进行小波分解,detcoef函数用于获取指定层的小波系数。
相关问题
lev = 5; wname = 'sym8'; XA2= wden(xa,'modwtsqtwolog','s','mln',6,'db2');
这段代码使用了MATLAB中的小波变换函数对信号xa进行了去噪处理。具体来说,它首先将小波分解的层数设为5,小波基函数选用了'Symlet 8',然后使用了'Modified Squared Twice Logarithm'方法对小波系数进行了阈值处理,其阈值选择使用了'mln'选项,阈值类型为'soft',并且指定了使用'Daubechies 2'小波基函数进行重构,最后将重构后的信号保存在XA2中。
小波变换阈值去噪检测微弱信号matlab
代码实现
1.读入信号
我们先生成一个包含低频信号和高频噪声的信号,并读入MATLAB中。
```matlab
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 10; % 低频信号频率
f2 = 100; % 高频噪声频率
A1 = 1; % 低频信号幅值
A2 = 0.2; % 高频噪声幅值
s = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t); % 生成信号
figure;
plot(t,s);
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
title('原始信号');
```
2.进行小波变换
使用MATLAB自带的`wden`函数实现小波变换,其中参数`db4`表示使用Daubechies 4小波,`soft`表示使用软阈值算法去噪,`level`表示小波分解的层数,`thr`表示软阈值阈值,根据实际情况设定。
```matlab
[c,l] = wavedec(s,3,'db4'); % 小波分解
thr = 0.4*max(abs(c)); % 阈值
cT = wthresh(c,'s',thr); % 软阈值去噪
xrec = waverec(cT,l,'db4'); % 小波重构
figure;
plot(t,s,'b');
hold on;
plot(t,xrec,'r');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
legend('原始信号','去噪信号');
title('小波变换去噪');
```
3.检测微弱信号
使用简单的阈值检测方法,在去噪后的信号中检测低频信号。
```matlab
index = find(abs(xrec)>0.6); % 阈值检测
xrec(index) = 1; % 将检测到的信号置为1
xrec(xrec~=1) = 0; % 其余部分置为0
figure;
plot(t,s,'b');
hold on;
plot(t,xrec,'r');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
legend('原始信号','检测到的信号');
title('微弱信号检测');
```
完整代码如下:
```matlab
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 10; % 低频信号频率
f2 = 100; % 高频噪声频率
A1 = 1; % 低频信号幅值
A2 = 0.2; % 高频噪声幅值
s = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t); % 生成信号
figure;
plot(t,s);
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
title('原始信号');
[c,l] = wavedec(s,3,'db4'); % 小波分解
thr = 0.4*max(abs(c)); % 阈值
cT = wthresh(c,'s',thr); % 软阈值去噪
xrec = waverec(cT,l,'db4'); % 小波重构
figure;
plot(t,s,'b');
hold on;
plot(t,xrec,'r');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
legend('原始信号','去噪信号');
title('小波变换去噪');
index = find(abs(xrec)>0.6); % 阈值检测
xrec(index) = 1; % 将检测到的信号置为1
xrec(xrec~=1) = 0; % 其余部分置为0
figure;
plot(t,s,'b');
hold on;
plot(t,xrec,'r');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
legend('原始信号','检测到的信号');
title('微弱信号检测');
```
运行结果如下:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20211103162822511.png)