小波变换去噪matlab源码

以下是一个简单的小波阈值去噪的Matlab源代码示例：

% 读入待处理的信号
x = load('signal.mat');

% 小波分解
[C, L] = wavedec(x, 5, 'db4'); % 5级小波分解，使用db4小波

% 设置阈值，使用通常的软阈值方法
thr = wthrmngr('sqtwolog', C);

% 对小波系数应用阈值
s = wthresh(C, 's', thr);

% 重构信号
xd = waverec(s, L, 'db4');

% 绘制原始信号和去噪后的信号
plot(x, 'b');
hold on;
plot(xd, 'r');
legend('Original Signal', 'Denoised Signal');

在上面的代码中，我们首先读入了待处理的信号。然后使用`wavedec`函数进行小波分解，得到小波系数`C`和长度向量`L`。接下来，我们使用`wthrmngr`函数来计算阈值，这里使用了通常的软阈值方法。然后，我们对小波系数`C`应用阈值，得到去噪后的小波系数`s`。最后，使用`waverec`函数进行小波重构，得到去噪后的信号`xd`。最后，我们绘制了原始信号和去噪后的信号。

相关问题

小波变换图像去噪matlab源码

小波变换是一种用于图像去噪的有效方法。MATLAB提供了小波变换的函数，可用于实现去噪算法。

图像去噪可以通过如下步骤完成：
1. 读取原始的图像。
2. 将原始图像转换为灰度图像，以便进行小波变换。
3. 对灰度图像进行小波变换。
4. 根据设定的阈值，确定小波变换系数中需要去掉的噪声。
5. 对剩余的小波变换系数进行反变换，得到去噪后的图像。

MATLAB中可用的小波变换函数有：wavedec、waverec、wthresh等。其中，wavedec函数用于对图像进行小波分解，waverec函数用于进行小波重构，wthresh函数用于设定阈值。

去噪时，可以使用不同的小波基函数（如Daubechies小波、haar小波等），并根据实际需要调整小波分解的层数和阈值等参数，以达到最佳的去噪效果。

以下是一个使用Daubechies小波进行图像去噪的MATLAB示例代码：

% 读取原始图像
I = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_I = rgb2gray(I);

% 进行小波分解
[c, s] = wavedec2(gray_I, 4, 'db4');

% 获取小波系数
[H1, V1, D1, H2, V2, D2, H3, V3, D3, H4, V4, D4] = detcoef2('all', c, s, 1);
A4 = appcoef2(c, s, 'db4', 4);

% 设定阈值（本例采用软阈值，系数为2）
T1 = wthresh(H1, 's', 2);
T2 = wthresh(V1, 's', 2);
T3 = wthresh(D1, 's', 2);
T4 = wthresh(H2, 's', 2);
T5 = wthresh(V2, 's', 2);
T6 = wthresh(D2, 's', 2);
T7 = wthresh(H3, 's', 2);
T8 = wthresh(V3, 's', 2);
T9 = wthresh(D3, 's', 2);
T10 = wthresh(H4, 's', 2);
T11 = wthresh(V4, 's', 2);
T12 = wthresh(D4, 's', 2);
T13 = wthresh(A4, 's', 2);

% 去掉小于阈值的系数
H1 = wthresh(H1, 'h', T1);
V1 = wthresh(V1, 'h', T2);
D1 = wthresh(D1, 'h', T3);
H2 = wthresh(H2, 'h', T4);
V2 = wthresh(V2, 'h', T5);
D2 = wthresh(D2, 'h', T6);
H3 = wthresh(H3, 'h', T7);
V3 = wthresh(V3, 'h', T8);
D3 = wthresh(D3, 'h', T9);
H4 = wthresh(H4, 'h', T10);
V4 = wthresh(V4, 'h', T11);
D4 = wthresh(D4, 'h', T12);
A4 = wthresh(A4, 'h', T13);

% 进行小波重构
c_new = [H1(:)', V1(:)', D1(:)', H2(:)', V2(:)', D2(:)', H3(:)', V3(:)', D3(:)', H4(:)', V4(:)', D4(:)', A4(:)'];
out_I = waverec2(c_new, s, 'db4');

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(out_I, []), title('Denoised Image');