小波阈值去噪MATLAB代码

以下是一个基于小波阈值去噪的MATLAB代码示例：

% 读取原始信号
x = load('signal.mat');
x = x.signal;

% 设置小波族和阈值
wname = 'db4'; % 选用Daubechies 4小波族
level = 4; % 小波分解的级数
thr = 0.1; % 阈值，可调整

% 小波分解
[c,l] = wavedec(x,level,wname);

% 计算每个分解系数的阈值
thrC = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',c,l,1); % 使用硬阈值法

% 对每个分解系数进行阈值处理
s = wthresh(c,'h',thrC*thr);

% 小波重构
y = waverec(s,l,wname);

% 绘制原始信号和去噪后信号
t = 1:length(x);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t,y);
title('去噪后信号');

以上代码中，`signal.mat`是一个MATLAB数据文件，包含原始信号数据。你可以将其替换成自己的信号数据文件，或者直接使用自己生成的信号数据。需要注意的是，`wthrmngr`函数中的第一个参数用于指定阈值选择方法，这里使用了硬阈值法（`'penalhi'`），你可以根据需要尝试其他方法。

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小波阈值去噪matlab代码

这是一个基于小波阈值去噪的 MATLAB 代码示例：

% 读取待处理的图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);

% 使用小波变换对图像进行去噪处理
wname = 'db4'; % 小波基函数
level = 5; % 分解的层数
thr = 0.1; % 阈值

% 进行小波变换
[c, s] = wavedec2(img_gray, level, wname);

% 针对每个细节系数进行阈值处理
for i = 1:level
    % 获取当前层次的细节系数
    cd = detcoef2('all', c, s, i);
    % 计算阈值
    sigma = median(abs(cd)) / 0.6745;
    % 进行软阈值处理
    cd_thr = wthresh(cd, 's', thr*sigma);
    % 替换原始细节系数为处理后的细节系数
    c = replace(c, s, i, cd_thr);
end

% 重构图像
denoised_img = waverec2(c, s, wname);

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(denoised_img));
title('Denoised Image');

以上代码中，首先读取待处理的图像并将其转换为灰度图像。然后使用小波变换对灰度图像进行了5层的分解，使用'db4'小波基函数。接下来，对每一层的细节系数进行阈值处理，采用软阈值处理方法，并根据阈值与每层细节系数的标准差之间的关系调整阈值。最后，根据处理后的细节系数和原始近似系数重构去噪后的图像，并显示原始图像和去噪后的图像。

请注意，这只是基于小波阈值去噪的一个简单示例代码，具体的阈值和小波基函数可以根据实际情况进行调整和优化。

emd结合小波阈值去噪MATLAB代码

以下是使用小波阈值去噪的EMD MATLAB代码示例：

% 加载信号
load('signal.mat');
signal = signal'; % 转置为行向量

% EMD分解
imf = emd(signal);

% 设置小波阈值去噪参数
wname = 'db4'; % 小波类型
level = 5; % 分解层数
thr = 0.2; % 阈值

% 对每个IMF分量进行小波阈值去噪
for i = 1:size(imf, 1)
    imf(i, :) = wdenoise(imf(i, :), 'Wavelet', wname, 'DenoisingMethod', 'Soft', 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent', 'Threshold', thr, 'MaxLevel', level);
end

% 重构信号
denoised_signal = sum(imf, 1);

% 显示原始信号和去噪信号
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(signal);
title('原始信号');
subplot(2, 1, 2);
plot(denoised_signal);
title('去噪信号');

在此示例中，使用EMD将信号分解为IMF分量，然后对每个分量使用MATLAB中的wdenoise函数进行小波阈值去噪。最后，将去噪的IMF分量相加以重构信号，并将原始信号和去噪信号绘制在同一张图上以进行比较。请注意，小波阈值去噪的参数可以根据特定应用程序进行调整。