小波去噪代码matlab

以下是一个使用小波去噪的MATLAB代码示例：

% 读取信号
load noisysignal.mat;
% 绘制原始信号
subplot(2,1,1);
plot(noisysignal);
title('原始信号');
% 进行小波去噪
wname = 'db4'; % 选择小波基
level = 5; % 分解层数
[C, L] = wavedec(noisysignal, level, wname); % 小波分解
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',C,L); % 计算阈值
sorh = 's'; % 选择软阈值
keepapp = 1; % 保留低频部分
xd = wdencmp('gbl',C,L,wname,level,thr,sorh,keepapp); % 小波重构
% 绘制去噪后的信号
subplot(2,1,2);
plot(xd);
title('去噪后的信号');

该代码首先读取了一个名为`noisysignal.mat`的信号文件，然后使用`wavedec`函数对信号进行小波分解，得到各层系数和长度信息。接着，使用`wthrmngr`函数计算阈值，使用`wdencmp`函数进行小波重构，得到去噪后的信号。最后，使用`subplot`和`plot`函数绘制原始信号和去噪后的信号。

相关问题

心音信号小波去噪代码matlab

以下是一个可以对心音信号进行小波去噪的 Matlab 代码示例：

% 读取心音信号
[x, fs] = audioread('heart_sound.wav');

% 小波去噪参数设置
wname = 'db6';      % 选用 Daubechies 6小波作为基函数
level = 3;          % 分解层数
threshold = 'sqtwolog'; % 选用 soft 阈值，阈值选择使用 sqtwolog 算法

% 小波去噪
xd = wdenoise(x, level, 'Wavelet', wname, 'ThresholdRule', threshold);

% 绘制原始信号和处理后的信号
t = (0:length(x)-1)/fs;
td = (0:length(xd)-1)/fs;

figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('原始心音信号');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(td, xd);
title('小波去噪后的心音信号');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');

其中，heart_sound.wav 是一个心音信号的音频文件，可以替换成其他的心音信号文件。在这个示例中，选用了 Daubechies 6小波作为基函数，分解层数为 3，阈值选择使用 sqtwolog 算法，可以根据实际情况进行调整。

小波去噪实列 matlab

下面是一个使用MATLAB进行小波去噪的简单示例：

% 读取原始图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯白噪声
noise = 50 * randn(size(img));
noisy_img = uint8(double(img) + noise);

% 进行小波去噪
level = 3; % 小波分解的层数
wname = 'db4'; % 小波基函数
threshold = 20; % 阈值
[C, S] = wavedec2(noisy_img, level, wname);
thrC = wthresh(C, 'h', threshold);
denoised_img = uint8(waverec2(thrC, S, wname));

% 显示结果
subplot(1, 3, 1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(noisy_img); title('添加噪声后的图像');
subplot(1, 3, 3); imshow(denoised_img); title('小波去噪后的图像');

上述代码首先读取一个名为`lena.png`的原始图像，然后添加高斯白噪声生成噪声图像。接着，使用MATLAB中的`wavedec2`函数进行二维小波分解，得到不同尺度和方向的小波系数。然后，使用`wthresh`函数对小波系数进行阈值处理，去除噪声对应的小波系数。最后，使用`waverec2`函数进行二维小波重构，得到去噪后的图像。最后，通过subplot函数依次显示原始图像、添加噪声后的图像和小波去噪后的图像。需要注意的是，代码中的`level`、`wname`和`threshold`参数可以根据具体情况进行调整。