[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(:)));
时间: 2023-06-19 07:02:54 浏览: 154
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。
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[Lo_D,Hi_D]=wfilters('db2','d');
这行代码是用于生成 Daubechies-2小波函数的低通和高通滤波器系数。其中'wfilters'是MATLAB中用于生成离散小波变换 (DWT) 滤波器系数的函数之一。'db2'表示使用Daubechies-2小波函数,'d'表示我们想要生成的是小波函数的低通和高通滤波器系数。函数的输出是两个向量,分别是低通和高通滤波器系数。这些滤波器系数可用于执行小波变换和小波重构。
function cost = CostFunction(signal,z,l) %% Function to calculate the SNR %% [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(:))); end
这段代码是一个计算信噪比(SNR)的函数。它的输入参数包括信号(signal)、信号的小波变换(z)、小波变换的层数(l),输出结果为信噪比的值(cost)。
在函数中,首先使用了db13小波进行小波变换得到了小波系数c和每层小波变换的长度ll。然后使用wrcoef函数根据小波系数c和长度ll重构出原始信号的近似系数A。接着进行l(1)层小波变换的细节系数D的阈值处理,并将处理后的细节系数加到近似系数中,得到重构信号mod_sig。
最后计算信噪比的值,计算方法为将信号的L2范数(即信号的能量)除以信号与重构信号之间的误差的L2范数,再用20倍对数换算。