matlab小波变换去噪代码

以下是使用小波变换进行图像去噪的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 添加高斯噪声
img_noisy = imnoise(img_gray, 'gaussian', 0, 0.01);
% 小波变换去噪
[c, l] = wavedec2(img_noisy, 2, 'db4');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', 'penalhi', c, l);
sorh = 's';
keepapp = 1;
xd = wdencmp('lvd', c, l, 'db4', 2, thr, sorh, keepapp);
% 显示去噪后的图像
imshow(xd);

上述代码中，我们首先读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们添加高斯噪声，模拟真实场景中的图像噪声。接着，我们使用`wavedec2`函数对图像进行二维小波变换，并指定小波类型为db4，分解层数为2。然后，我们使用`wthrmngr`函数计算阈值，使用`wdencmp`函数对图像进行小波去噪。最后，我们显示去噪后的图像。

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小波变换去噪的matlab代码

以下是一个使用小波变换进行去噪的 Matlab 代码示例：

% 读入噪声信号
noisy_signal = load('noisy_signal.mat');

% 小波变换去噪
denoised_signal = wdenoise(noisy_signal, 'Wavelet', 'db4', 'DenoisingMethod', 'sqtwolog', 'ThresholdRule', 'hard', 'NoiseEstimate', 'LevelDependent');

% 绘制结果
plot(noisy_signal); hold on;
plot(denoised_signal);
legend('Noisy Signal', 'Denoised Signal');

在这个代码中，我们使用了 `wdenoise` 函数进行小波变换去噪。其中，参数 `'Wavelet'` 指定了小波基的类型，`'DenoisingMethod'` 指定了去噪方法，`'ThresholdRule'` 指定了阈值规则，`'NoiseEstimate'` 指定了噪声估计方法。这些参数可以根据实际情况进行调整。

需要注意的是，这个代码中使用了一个名为 `noisy_signal.mat` 的文件，应该根据实际情况进行修改。此外，还需要确保已经安装了 Signal Processing Toolbox。

小波变换去噪matlab代码

这是一个基于小波变换的去噪的 Matlab 代码示例：

% 读入带噪声的信号
x = load('noisy_signal.mat');

% 设定小波变换参数
wname = 'db6'; % 小波变换类型
level = 4; % 分解层数

% 进行小波变换
[c, l] = wavedec(x, level, wname);

% 设定阈值
alpha = 3; % 阈值因子

% 对每一层小波系数进行软阈值处理
thr = alpha*sqrt(2*log(length(x)));
for i = 1:level
    start_index = sum(l(1:i))+1;
    end_index = sum(l(1:i+1));
    c(start_index:end_index) = wthresh(c(start_index:end_index), 's', thr);
end

% 重构信号
denoised_signal = waverec(c, l, wname);

% 绘制去噪后的信号
figure;
plot(x, 'b');
hold on;
plot(denoised_signal, 'r');
legend('Noisy Signal', 'Denoised Signal');

该代码首先读入带噪声的信号，然后使用小波变换将其分解为不同尺度的小波系数。接着对每层小波系数进行软阈值处理，最后将处理后的小波系数重构成去噪后的信号。阈值的选择可以根据具体的应用场景进行调整。