信号降噪算法matlab

在Matlab中，有几种常用的信号降噪算法可以使用。其中，自带的小波去噪函数wden()和wdenoise()是一种常见的方法。你可以使用这些函数对信号进行小波去噪处理。例如，可以使用wdenoise()函数对信号进行小波去噪处理，代码如下：

clear clc
load noisdopp
y1 = wdenoise(noisdopp);
N = length(y1);
figure()
subplot(2,1,1)
hold on
plot(1:N,noisdopp)
plot(1:N,y1,'linewidth',1)
hold off
xlim(\[0,1000\])
legend('原信号','小波去噪','Location','southeast')

此外，Matlab还提供了smoothdata()函数，可以使用不同的方法进行信号平滑处理。例如，可以使用'movmean'方法进行移动平均处理，代码如下：

y2 = smoothdata(noisdopp, 'movmean', 5);
subplot(2,1,2)
hold on
plot(1:N,noisdopp)
plot(1:N,y2,'linewidth',1)
hold off
xlim(\[0,1000\])
legend('原信号','移动平均','Location','southeast')

除了自带的函数，你还可以使用其他方法进行信号降噪。例如，可以使用smoothdata函数的'rlowess'方法或'rloess'方法，这两种方法可以同时兼顾去噪和去除离群噪声。下面以'rloess'方法为例：

t = 0:0.06:10;
A = sin(t)+0.2*rand(size(t));
Ri = randi(length(t),4,1);
A2 = A;
A2(Ri) = A(Ri)*3;
figure(4)
B4 = smoothdata(A2,'rloess',8);
plot(t,A2,t,B4)
legend('原函数','光滑')

此外，你还可以在频域上操作信号，实现想要的滤波效果。例如，如果想要低频通过高频衰减，可以将FFT后的信号的高频部分强行设为0。如果想要消除某个频率的信号（陷波），可以将FFT后对应频率的信号设为0。同理，如果想要将振幅衰减为原来的一半，可以在对应频域上乘以0.5。另外，Savitzky-Golay法也是一种常用的信号降噪方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [几种常用信号平滑去噪的方法（附Matlab代码）](https://blog.csdn.net/sdkjkfk/article/details/125168127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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