[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db13'); [c,ll]=wavedec(z,l(1),Lo_D,Hi_D); A=wrcoef('a',c,ll,Lo_R,Hi_R,l(1)); mod_sig=A; for i=1:l(1) D = wrcoef('d',c,ll,Lo_R,Hi_R,i); tD = wthresh(D,'s',l(2)); mod_sig=mod_sig+tD; end cost = 20*log10(norm(signal(:)) / norm (signal(:)-mod_sig(:)));

这段代码是基于小波变换的信号去噪方法。首先使用 db13 小波基函数进行小波分解，得到低频系数 c 和各个高频系数。然后根据设定的阈值 l(2) 对每个高频系数进行软阈值处理，再根据处理后的高频系数和低频系数进行重构，得到去噪后的信号 mod_sig。最后计算信号去噪的效果，使用信噪比 SNR（Signal to Noise Ratio）的对数形式，即 20*log10(norm(signal(:)) / norm (signal(:)-mod_sig(:)))。其中 norm 函数表示向量的二范数。

相关问题

function x = waverec_process(cf_vec, dim_vec, wave_name, th) if nargin < 4 th = 10; end [lf, hf] = wfilters(wave_name, 'r'); dn = 3; num = (length(cf_vec)-1)/dn; ya = cf_vec{1}; for i = 1 : num yv = cf_vec{(i-1)*3+2}; yh = cf_vec{(i-1)*3+3}; yd = cf_vec{(i-1)*3+4}; yv(abs(yv)<th) = 0; yh(abs(yh)<th) = 0; yd(abs(yd)<th) = 0; ya = idwt2_process(ya, yv, yh, yd, lf, hf, dim_vec(i+1,:)); end x = im2uint8(mat2gray(ya)); figure; imshow(x, []); title('重构图像');

这段代码是用于对离散小波变换（DWT）的系数进行阈值处理和逆变换，实现图像的降噪和压缩。其中，cf_vec是小波变换后的系数向量，dim_vec是每个分解层次对应的大小，wave_name是小波基函数名，th是阈值。具体操作步骤如下：

1. 使用wfilters函数获取小波基函数lf和hf。

2. 根据分解层数dn和系数向量长度，计算分解层数num。

3. 初始化最低分解层次的系数ya。

4. 对每个分解层次进行如下操作：

a. 获取该层次的垂直、水平和对角线系数yv、yh和yd。

b. 对yv、yh和yd进行阈值处理，将绝对值小于阈值th的系数置为0。

c. 使用idwt2_process函数进行逆变换，得到该分解层次的重构信号。

d. 将重构信号作为下一分解层次的低频系数ya。

5. 使用mat2gray函数将降噪后的信号转换为灰度图像，并使用im2uint8函数将图像转换为8位无符号整数。

6. 显示重构图像。

需要注意的是，该代码只适用于二维信号的DWT处理，如果需要处理其他类型的信号，需要修改相应的函数和参数。

[h,g]= wfilters('sym8','d')对应python函数

MATLAB中的`[h, g] = wfilters('sym8', 'd')`命令通常用于设计一个低通巴特沃斯滤波器，其中`'sym8'`是一个滤波器的设计模板，指定为8阶巴特沃斯滤波器，`'d'`表示设计数字滤波器。但在Python中，特别是在信号处理领域，一般使用`scipy.signal`模块提供的函数来设计滤波器。

如果要在Python中找到相似的功能，你可以使用`scipy.signal.butter`函数来设计巴特沃斯滤波器，例如：

from scipy.signal import butter, sosfilt

# 设计一个8阶低通巴特沃斯滤波器，假设 Sampling Frequency（采样频率）为fs
def design_filter(fs, order=8, cutoff=0.5):
    nyquist = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyquist
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='lowpass', analog=False)  # digital filter
    h = sosfilt(b, a)  # apply the filter using second-order sections
    return h, a  # 返回滤波系数(h)和系统函数(a)