svd奇异值分解降噪matlab代码

以下是基于SVD奇异值分解的数字信号降噪Matlab代码示例：

% 读取信号
[x,fs] = audioread('noisy_signal.wav');

% 对信号进行SVD分解
[U,S,V] = svd(x);

% 设置噪声水平
noise_level = 0.1;

% 计算信号的能量
energy = sum(diag(S).^2);

% 计算噪声的能量
noise_energy = energy * noise_level^2;

% 计算需要保留的奇异值数量
num_sv = sum(diag(S).^2 > noise_energy);

% 保留前num_sv个奇异值
Sv = S(1:num_sv,1:num_sv);

% 重构信号
x_reconstructed = U(:,1:num_sv) * Sv * V(:,1:num_sv)';

% 播放重构后的信号
sound(x_reconstructed,fs);

该代码首先读取一个名为“noisy_signal.wav”的带噪声的音频信号，然后对其进行SVD分解。接下来，代码计算信号的能量和噪声的能量，并根据噪声水平计算需要保留的奇异值数量。最后，代码使用保留的奇异值重构信号，并播放重构后的信号。