matlab生成一个含噪声的信号利用不同的db小波基去噪对比他们的信噪比均方根误差和相关系数

首先，我们可以使用以下代码生成一个含噪声的信号：

% 生成含噪声的信号
t = linspace(0,1,1000);
x = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t) + randn(size(t));

接下来，我们可以使用不同的小波基进行信号去噪，例如使用 db1、db2 和 db3 小波基：

% 使用 db1 小波基进行信号去噪
[c,l] = wavedec(x,4,'db1');
thr = wthrmngr('swt',x);
xd1 = waverec(wthresh(c,'s',thr),'db1');

% 使用 db2 小波基进行信号去噪
[c,l] = wavedec(x,4,'db2');
thr = wthrmngr('swt',x);
xd2 = waverec(wthresh(c,'s',thr),'db2');

% 使用 db3 小波基进行信号去噪
[c,l] = wavedec(x,4,'db3');
thr = wthrmngr('swt',x);
xd3 = waverec(wthresh(c,'s',thr),'db3');

最后，我们可以计算每个信号去噪后的信噪比、均方根误差和相关系数：

% 计算信噪比、均方根误差和相关系数
snr_d1 = snr(x,xd1-xd1);
rmse_d1 = sqrt(mean((x-xd1).^2));
corr_d1 = corrcoef(x,xd1);

snr_d2 = snr(x,xd2-xd2);
rmse_d2 = sqrt(mean((x-xd2).^2));
corr_d2 = corrcoef(x,xd2);

snr_d3 = snr(x,xd3-xd3);
rmse_d3 = sqrt(mean((x-xd3).^2));
corr_d3 = corrcoef(x,xd3);

其中，`snr()` 函数用于计算信噪比，`sqrt()` 函数用于计算均方根误差，`corrcoef()` 函数用于计算相关系数。最后，我们可以将结果打印出来：

% 打印结果
fprintf('DB1: SNR=%.2f, RMSE=%.2f, Corr=%.2f\n', snr_d1, rmse_d1, corr_d1(1,2));
fprintf('DB2: SNR=%.2f, RMSE=%.2f, Corr=%.2f\n', snr_d2, rmse_d2, corr_d2(1,2));
fprintf('DB3: SNR=%.2f, RMSE=%.2f, Corr=%.2f\n', snr_d3, rmse_d3, corr_d3(1,2));