matlab写小波包去噪代码

下面是一个基于小波包去噪的Matlab代码示例：

function y = wpdencmp(x,level,wname,tptr,threshold)

% x: 输入信号
% level: 小波包分解的层数
% wname: 小波基名称
% tptr: 阈值函数
% threshold: 阈值

% 分解信号
[wp,~] = wpdec(x,level,wname);

% 初始化阈值
if ~exist('threshold','var')
    threshold = 0.1;
end

% 计算阈值
if isa(tptr,'function_handle')
    [~,~,thrParams] = tptr(wp);
    threshold = thrParams(1)*threshold;
end

% 去噪
for i = 1:length(wp)
    wpd{i} = wpdencmp(wp{i},wname,tptr,threshold);
end

% 重构信号
y = wprec(wp,wname);

其中，`wpdec`为小波包分解函数，`wpdencmp`为小波包去噪函数。`tptr`为阈值函数，可以选择Matlab自带的几种阈值函数，如'Sqtwolog'、'Minimaxi'等，也可以自定义阈值函数。在本示例中，我们将阈值函数作为参数输入，若不输入则默认使用'Sqtwolog'阈值函数。`threshold`为阈值，若不输入则默认为0.1。

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用matlab写一个小波包去噪的代码

好的，下面是一个基于小波包的去噪Matlab代码，其中使用了db4小波基函数进行分解和重构：

function denoised_signal = wavelet_packet_denoise(noisy_signal, level, threshold)

% 小波包去噪函数
% 输入：
%   noisy_signal - 带噪信号
%   level - 分解的层数
%   threshold - 阈值
% 输出：
%   denoised_signal - 去噪后的信号

% 小波包分解
[tree, ~] = wpdec(noisy_signal, level, 'db4');

% 统计每个小波包系数的能量
energy = wpcoef(tree, 'e');

% 计算每个小波包的能量平均值
avg_energy = mean(energy);

% 计算阈值
t = threshold * avg_energy;

% 执行阈值处理
for i = 1:length(tree)
    energy = wpcoef(tree, i, 'e');
    coef = wpcoef(tree, i);
    mask = energy < t;
    coef(mask) = 0;
    tree = wpcoef(tree, i, coef);
end

% 小波包重构
denoised_signal = wprec(tree, 'db4');

end

使用方法：

% 读取带噪信号
noisy_signal = load('noisy_signal.mat');

% 小波包去噪
denoised_signal = wavelet_packet_denoise(noisy_signal, 5, 0.1);

% 显示去噪后的信号
plot(denoised_signal);

小波包阈值去噪的matlab代码

以下是一个简单的小波包阈值去噪的MATLAB代码示例：

% 加载信号并添加噪声
load noisysignal.mat
x = x + 0.2*randn(size(x));

% 设置小波包参数
wname = 'db4';
level = 4;

% 进行小波包分解
[wp,~] = wpdec(x,level,wname);

% 计算小波包系数的阈值
thr = wthrmngr('dw2dcomp','sqtwolog',wp);

% 应用阈值去噪
wp_denoise = wp;
for i = 1:length(wp.dec)
    wp_denoise.dec{i} = wthresh(wp.dec{i},'h',thr);
end

% 重构去噪信号
x_denoise = wprec(wp_denoise);

% 绘制原始信号和去噪信号的比较
subplot(2,1,1); plot(x); title('Original Signal');
subplot(2,1,2); plot(x_denoise); title('Denoised Signal');

在这个例子中，我们首先加载了一个信号，并添加高斯噪声。然后，我们使用`wpdec`函数进行小波包分解，将信号分解成4层小波包系数。接下来，我们使用`wthrmngr`函数计算小波包系数的阈值，以便进行去噪。最后，我们使用`wthresh`函数对小波包系数进行阈值去噪，并使用`wprec`函数重构出去噪后的信号。最后，我们绘制原始信号和去噪信号的比较，以便评估去噪效果。