对信号先进行小波变换,再进行硬阈值去噪的matlab代码
时间: 2023-07-22 09:45:20 浏览: 47
以下是先进行小波变换,再进行硬阈值去噪的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 读取待处理的信号
x = load('signal.txt');
% 进行小波变换
[c,l] = wavedec(x, 5, 'db4');
% 提取细节系数
d = detcoef(c,l,'cells');
% 计算细节系数的标准差
sigma = median(abs(d{5}))/0.6745;
% 设置阈值
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(d{5})));
% 硬阈值去噪
d{5} = wthresh(d{5},'h',threshold);
% 将修改后的细节系数替换到小波系数中
c(l(4)+1:l(5)) = d{5};
% 重构信号
y = waverec(c,l,'db4');
% 显示去噪后的信号
plot(y);
```
首先,我们对待处理的信号进行小波变换,提取细节系数,并计算细节系数的标准差。然后,我们根据标准差计算出阈值,并使用 `wthresh` 函数对细节系数进行硬阈值去噪。接着,我们将修改后的细节系数替换到小波系数中,进行反变换重构信号,并用 `plot` 函数将去噪后的信号图像绘制出来。
相关问题
matlab小波变换软硬阈值去噪
小波变换是一种信号处理技术,可以将信号分解成不同频率的子信号。小波变换可以用于信号去噪,其中软阈值和硬阈值是两种常见的去噪方法。下面是MATLAB中使用小波变换进行软硬阈值去噪的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
img = rgb2gray(img);
% 添加高斯白噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 进行小波变换
[c, l] = wavedec2(noisy_img, 2, 'db4');
% 计算软阈值和硬阈值
soft_thresh = wthcoef2('s', c, l, 2);
hard_thresh = wthcoef2('h', c, l, 2);
% 进行软阈值去噪
soft_denoised = waverec2(soft_thresh, l, 'db4');
% 进行硬阈值去噪
hard_denoised = waverec2(hard_thresh, l, 'db4');
% 显示结果
subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(2, 2, 2), imshow(noisy_img), title('Noisy Image');
subplot(2, 2, 3), imshow(soft_denoised), title('Soft Thresholding');
subplot(2, 2, 4), imshow(hard_denoised), title('Hard Thresholding');
```
该代码将读取名为“lena.png”的图像,并将其转换为灰度图像。然后,它将在图像中添加高斯白噪声。接下来,它将对图像进行小波变换,并计算软阈值和硬阈值。最后,它将使用软阈值和硬阈值对图像进行去噪,并显示结果。
小波变换阈值法去噪matlab代码
小波变换是一种数学处理方法,能够有效地处理信号与图像中的噪声。而小波变换阈值法则是小波去噪的一种常用方法。下面我们来介绍一下在MATLAB中进行小波变换阈值去噪的代码。
首先,我们需要导入需要去噪的信号或图像。在MATLAB中,我们可以使用“imread”函数载入图像,或者使用“wavread”函数载入音频信号。
然后,我们需要使用小波变换函数进行小波分解。MATLAB中的小波变换函数包括“wavedec”和“wavedec2”函数,分别用于一维和二维信号的小波分解。在进行小波分解时,需要指定小波基和分解的尺度,常用的小波基包括Daubechies小波、Haar小波、Symlets小波等。
完成小波分解后,我们就可以使用阈值处理方法进行噪声消除。在阈值方法中,我们通常选择软阈值或硬阈值方法。软阈值方法在小于阈值的系数上进行平滑处理,硬阈值方法则将小于阈值的系数直接置为0。在MATLAB中,我们可以使用“wthresh”函数进行阈值处理。
最后,我们需要使用小波重构函数进行信号恢复。在MATLAB中,一维小波重构函数为“waverec”,二维小波重构函数为“waverec2”。
下面是MATLAB中小波变换阈值去噪的示例代码:
% 载入图像
img = imread('lena.bmp');
% 小波分解
[c, s] = wavedec2(img, 4, 'db4');
% 阈值处理
thr = wthrmngr('dw1ddenoising');
alpha = 1; % 聚合参数
thrC = wthresh(c, 's', thr*alpha);
% 小波重构
img_den = waverec2(thrC, s, 'db4');
% 显示比较
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img);title('原图像');
subplot(1,2,2); imshow(img_den);title('去噪后的图像');
该代码使用4层db4小波进行分解,采用软阈值方法进行噪声消除。阈值大小由“wthrmngr”函数自动计算,聚合参数采用1。最后使用db4小波进行重构,对比原图像和去噪后的图像。
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