小波变换阈值法去噪matlab代码

小波变换是一种数学处理方法，能够有效地处理信号与图像中的噪声。而小波变换阈值法则是小波去噪的一种常用方法。下面我们来介绍一下在MATLAB中进行小波变换阈值去噪的代码。

首先，我们需要导入需要去噪的信号或图像。在MATLAB中，我们可以使用“imread”函数载入图像，或者使用“wavread”函数载入音频信号。

然后，我们需要使用小波变换函数进行小波分解。MATLAB中的小波变换函数包括“wavedec”和“wavedec2”函数，分别用于一维和二维信号的小波分解。在进行小波分解时，需要指定小波基和分解的尺度，常用的小波基包括Daubechies小波、Haar小波、Symlets小波等。

完成小波分解后，我们就可以使用阈值处理方法进行噪声消除。在阈值方法中，我们通常选择软阈值或硬阈值方法。软阈值方法在小于阈值的系数上进行平滑处理，硬阈值方法则将小于阈值的系数直接置为0。在MATLAB中，我们可以使用“wthresh”函数进行阈值处理。

最后，我们需要使用小波重构函数进行信号恢复。在MATLAB中，一维小波重构函数为“waverec”，二维小波重构函数为“waverec2”。

下面是MATLAB中小波变换阈值去噪的示例代码：

% 载入图像
img = imread('lena.bmp');

% 小波分解
[c, s] = wavedec2(img, 4, 'db4');

% 阈值处理
thr = wthrmngr('dw1ddenoising');
alpha = 1; % 聚合参数
thrC = wthresh(c, 's', thr*alpha);

% 小波重构
img_den = waverec2(thrC, s, 'db4');

% 显示比较
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img);title('原图像');
subplot(1,2,2); imshow(img_den);title('去噪后的图像');

该代码使用4层db4小波进行分解，采用软阈值方法进行噪声消除。阈值大小由“wthrmngr”函数自动计算，聚合参数采用1。最后使用db4小波进行重构，对比原图像和去噪后的图像。