matlab 小波降噪代码
时间: 2023-09-12 20:11:41 浏览: 64
你好!下面是一个简单的 MATLAB 小波降噪的代码示例:
```matlab
% 读取原始信号
originalSignal = load('original_signal.mat'); % 假设原始信号保存在 original_signal.mat 文件中
% 添加高斯噪声
noisySignal = originalSignal + randn(size(originalSignal));
% 小波降噪
denoisedSignal = wdenoise(noisySignal, 'DenoisingMethod', 'SURE', 'Wavelet', 'db4');
% 绘制结果
subplot(3,1,1);
plot(originalSignal);
title('原始信号');
subplot(3,1,2);
plot(noisySignal);
title('带噪声信号');
subplot(3,1,3);
plot(denoisedSignal);
title('降噪信号');
```
在上面的代码中,`original_signal.mat` 是保存了原始信号的 MATLAB 数据文件,你可以根据自己的需求更改文件名或加载方式。`noisySignal` 是添加了高斯噪声的信号。然后通过 `wdenoise` 函数对带噪声信号进行小波降噪,使用了 SURE 方法和 db4 小波。最后,通过绘图展示原始信号、带噪声信号和降噪信号的对比。
请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的小波降噪方法和参数选择应根据你的实际情况进行调整。
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sym小波降噪代码matlab
以下是一个基于Symlet小波的降噪示例代码:
```matlab
% 读取信号
[x, Fs] = audioread('example.wav');
% 添加高斯噪声
noise = 0.1*randn(size(x));
x_noisy = x + noise;
% 小波分解
wname = 'sym4';
level = 5;
[c, l] = wavedec(x_noisy, level, wname);
% 阈值计算
alpha = 2.7; % 阈值系数
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL', c, l, wname, alpha);
% 软阈值去噪
c_denoised = wthresh(c, 's', thr);
% 小波重构
x_denoised = waverec(c_denoised, l, wname);
% 绘制结果
figure;
subplot(3,1,1); plot(x); title('原始信号');
subplot(3,1,2); plot(x_noisy); title('添加高斯噪声后的信号');
subplot(3,1,3); plot(x_denoised); title('降噪后的信号');
```
这个示例代码读取一个音频信号,添加高斯噪声,使用Symlet小波进行5层分解,计算软阈值,然后使用软阈值去噪,最后进行小波重构并绘制结果。你可以根据自己的需要修改代码中的参数。
matlab 小波降噪
小波降噪是指使用小波变换对信号进行去噪的过程。在Matlab中,可以使用wden函数对一维信号进行小波降噪操作。首先,根据给定的信噪比和时间范围生成含噪信号。然后,使用wden函数将含噪信号进行小波降噪处理。最后,通过绘制图形查看消噪前后的信号效果。
您提供的代码示例中,首先生成了一个时间范围为0到1秒的信号t,并生成了一个与t相同大小的随机噪声信号n。然后,通过sin函数生成了一个原始信号y,再将原始信号与噪声信号相加得到含噪信号s。接下来,使用wden函数对含噪信号s进行小波降噪处理,参数设置为'sym8'小波基、'heursure'阈值选择方法、'one'降噪方法和降噪层数为3。最后,通过subplot和plot函数绘制了含噪信号、原始信号和消噪信号的图形。