matlab实现小波降噪

小波降噪是利用小波变换对信号进行去噪的一种方法。下面是基于MATLAB的小波降噪的实现步骤：

1. 读取待处理的信号。
2. 对信号进行小波变换，得到小波系数。
3. 对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0，大于阈值的系数保留。
4. 对阈值处理后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的信号。

下面是MATLAB代码示例：

% 读取待处理的信号
x = load('signal.mat');

% 进行小波变换，得到小波系数
[c,l] = wavedec(x,5,'db4');

% 计算阈值
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','heursure',c,l);

% 阈值处理小波系数
sorh = 's'; % 硬阈值处理
keepapp = 0; % 保留近似系数
xd = wdencmp('gbl',c,l,'db4',5,thr,sorh,keepapp);

% 绘制原始信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('Original signal');
subplot(2,1,2);
plot(xd);
title('Denoised signal');

其中，`wavedec`函数用于进行小波变换，`wthrmngr`函数用于计算阈值，`wdencmp`函数用于阈值处理小波系数并进行逆小波变换。

相关问题

matlab实现中值滤波降噪的程序

以下是MATLAB的中值滤波降噪程序示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 添加高斯噪声
noise = imnoise(img, 'gaussian', 0.05); 

% 中值滤波降噪
filtered = medfilt2(noise, [3 3]); 

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(noise);
title('添加噪声的图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(filtered);
title('中值滤波降噪结果');

代码中的 `imread` 函数用于读取图像， `imnoise` 函数用于添加高斯噪声， `medfilt2` 函数用于进行中值滤波降噪。`medfilt2` 函数的第二个参数 `[3 3]` 表示滤波器的大小为 $3 \times 3$。最后通过 `subplot` 和 `imshow` 函数将结果显示出来。

matlab图像小波降噪

图像的小波降噪可以通过以下步骤实现：

1. 读入需要降噪的图像

img = imread('image.jpg');

2. 对图像进行小波变换

[c,s] = wavedec2(img,3,'db4');

其中，`wavedec2`函数是进行二维小波变换的函数，`3`表示小波变换的层数，`db4`是小波基函数。

3. 对小波系数进行阈值处理

thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);
sorh = 's'; 
keepapp = 1; 
xd = wden(c,s,thr,sorh,keepapp);

其中，`wthrmngr`函数用于计算阈值，`wden`函数是进行小波降噪的函数，`c`和`s`是小波系数和尺度信息，`thr`是阈值，`sorh`表示软阈值或硬阈值，`keepapp`表示是否保留近似系数。

4. 将降噪后的小波系数进行反变换

imgDenoised = waverec2(xd,s,'db4');

5. 显示降噪后的图像

imshow(imgDenoised);

完整代码如下：

img = imread('image.jpg');
[c,s] = wavedec2(img,3,'db4');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);
sorh = 's'; 
keepapp = 1; 
xd = wden(c,s,thr,sorh,keepapp);
imgDenoised = waverec2(xd,s,'db4');
imshow(imgDenoised);