使用meyer小波基,软阈值的matlab代码
时间: 2023-09-23 11:00:42 浏览: 40
使用Meyer小波基进行软阈值去噪的MATLAB代码如下:
```matlab
% 读取待处理的信号
signal = imread('noisy_image.bmp');
% 将信号进行小波变换
[cA, cD] = meyerwavelet(signal);
% 设置软阈值的阈值参数
threshold = 0.2 * max(abs(cD));
% 对细节系数进行软阈值处理
cD_thres = wthresh(cD, 's', threshold);
% 将处理后的细节系数与近似系数进行逆小波变换
denoised_signal = meyerwavelet('inv', cA, cD_thres);
% 显示原始信号和去噪后的信号
figure;
subplot(1,2,1); imshow(signal); title('原始信号');
subplot(1,2,2); imshow(denoised_signal); title('去噪后的信号');
% 保存去噪后的信号
imwrite(denoised_signal, 'denoised_image.bmp');
```
在这段代码中,首先使用`imread`函数读取需要处理的信号,并利用`meyerwavelet`函数进行Meyer小波变换得到近似系数`cA`和细节系数`cD`。然后,根据设定的阈值参数,调用`wthresh`函数对细节系数进行软阈值处理,得到`cD_thres`。最后,将处理后的系数使用`meyerwavelet`函数进行逆小波变换,得到去噪后的信号`denoised_signal`。通过调用`imshow`函数将原始信号和去噪后的信号显示出来,并使用`imwrite`函数保存去噪后的信号。