% 小波分解与程序,Xk0是要分解的原始信号,step是表示要分解的层数 function [Xh,D]=decomposition(Xk0,step) [h0,h1,g0,g1]=filtercoefficience; Xh=Xk0';D=0; for lstep=1:step N=length(Xh); Yk=fft(Xh,N); H0k=fft(h0,N); H1k=fft(h1,N); Xh=drawwing(ifft(Yk(1:N).*conj(H0k(1:N)))); Xh=real(Xh);D=real(D); d=drawwing(ifft(Yk(1:N).*conj(H1k(1:N)))); thrd= ddencmp('den','wv',d);%用默阈值进行消噪处理 Td=abs(d)>thrd; d=Td.*d; D=[d,D]; end补充完整这个代码

好，下面是完整代码：

function [Xh,D]=decomposition(Xk0,step)
[h0,h1,g0,g1]=filtercoefficience;
Xh=Xk0';
D=0;
for lstep=1:step
    N=length(Xh);
    Yk=fft(Xh,N);
    H0k=fft(h0,N);
    H1k=fft(h1,N);
    Xh=drawwing(ifft(Yk(1:N).*conj(H0k(1:N))));
    Xh=real(Xh);
    D=real(D);
    d=drawwing(ifft(Yk(1:N).*conj(H1k(1:N)))));
    thrd= ddencmp('den','wv',d);%用默阈值进行消噪处理
    Td=abs(d)>thrd;
    d=Td.*d;
    D=[d,D];
end

其中，`filtercoefficience`是一个函数，用于生成小波变换需要的滤波器系数；`drawwing`是一个函数，用于画出小波分解后的结果。在这个代码中，我们对原始信号进行了 `step` 层小波分解，得到了分解后的低频信号 `Xh` 和高频信号 `D`。在高频信号中，我们采用了小波阈值法进行了噪声消除处理。

相关问题

matlab用信号分解绘制周期全波余弦信号

以下是用matlab绘制周期全波余弦信号的代码：

% 设置时间范围和采样频率
t = 0:0.01:2*pi;
fs = 100;

% 绘制原始信号
x = cos(t);
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');

% 进行DFT分解
N = length(x);
X = fft(x)/N;
f = (0:N-1)*fs/N;

% 找到基频分量
[~,idx] = max(abs(X));
f0 = f(idx);

% 重构信号
x_recon = zeros(size(x));
for k = 1:3
    Xk = X(idx*k);
    x_recon = x_recon + 2*real(Xk)*cos(2*pi*f0*k*t) - 2*imag(Xk)*sin(2*pi*f0*k*t);
end

% 绘制重构信号
subplot(2,1,2);
plot(t,x_recon);
title('重构信号');

上述代码将生成一个绘制周期全波余弦信号及其分解和重构的图像。

基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法matlab程序

基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法是一种用于信号处理的算法，它可以在去噪的同时实现信号的时延估计。下面是该算法的MATLAB程序：

function [t,lam] = Wave_DFT_TDE(x,N,fs,Ns)

%基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法
%输入：x：输入信号，N：FFT点数，fs：采样率，Ns：小波阈值
%输出：t：时延，lam：谱线

%快速傅里叶变换
X = fft(x,N);
%幅度谱
Xamp = abs(X);
%相位谱
Xpha = angle(X);
%将幅度谱进行小波变换
[C,L] = wavedec(Xamp,log2(N/2),'db4');
%通过阈值Ns进行小波降噪
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','heursure',C,L);
keepapp = ones(1,length(C));
for j=1:length(L)
    if thr(j) < Ns
        keepapp(sum(L(1:j-1))+1:sum(L(1:j))) = zeros(1,L(j));
    end
end
Xamp_th = waverec(C.*keepapp,L,'db4');
%将小波降噪后的幅度谱进行稀疏傅里叶变换
lam = sparse_fft(Xamp_th,Xpha);
%计算时延
t = (0:length(lam)-1)*(1/fs);
[~,pos] = max(abs(lam));
t = t(pos);

end

function [lam] = sparse_fft(x,pha)

%sparse_fft 稀疏傅里叶变换
%输入：x 幅度谱，pha 相位谱
%输出：lam 谱线

N = length(x);
k = find(x~=0); %找到非零项的下标
xk = x(k); %找到非零项对应的幅度值
phak = pha(k); %找到非零项对应的相位值
M = length(k); %非零项数目
A = exp(-1i*2*pi/N*k'*k); %生成傅里叶变换矩阵A
lamk = A*xk.*exp(-1i*phak); %计算傅里叶变换的非零项
lam = zeros(N,1);
lam(k) = lamk;