MATLAB小波分析声音降噪代码

在MATLAB中，小波分析是一种强大的信号处理工具，尤其适用于噪声抑制和特征提取。对于声音降噪，通常会使用连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT），因为它能够捕捉到信号的时间尺度变化。以下是一个基本的步骤示例，展示如何使用小波包分解进行声音降噪：

% 加载音频文件
[y, Fs] = audioread('your_audio_file.wav');

% 定义小波基，如Daubechies (db)系列的小波
wavelet = 'db4'; % 可选其他，如'db1', 'haar'

% 设置小波分析参数
level = 4; % 分解层数
cwtScaleRange = [1/Fs level*Fs]; % 小波尺度范围

% 进行小波分析
[C, freqs] = cwt(y, wavelet, cwtScaleRange);

% 计算信噪比，通常基于系数绝对值的统计特性
SNR = estimateSignalToNoiseRatio(C); % 自定义估计函数

% 估计噪声并进行软阈值去噪
softThresh = lambda * sign(C); % lambda是阈值，可以根据SNR调整
C_cleaned = C + softThresh;

% 重构干净信号
y_clean = waverec(C_cleaned, freqs, y(1));

% 存储或播放结果
sound(y_clean, Fs);

以上代码只是一个简化版本，实际应用中可能需要对阈值选择、去噪参数等做更精细的调整。记得替换`'your_audio_file.wav'`为你需要处理的声音文件路径。