c语言代码如何实现小波去噪
时间: 2024-03-05 11:48:45 浏览: 49
在C语言中实现小波去噪需要进行一系列的步骤,包括小波变换、阈值选取、阈值处理以及小波重构等。下面是一个简单的C语言实现小波去噪的代码示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define N 256 // 信号长度
#define LEVEL 4 // 小波分解层数
#define THRESHOLD 0.5 // 阈值比例
// 小波分解函数
void wavelet_decomp(double *sig, int len, int level, double *res, double *coeff)
{
int i, j;
double c[N], d[N], ctemp[N], dtemp[N];
double h[2] = {0.707106781186548, 0.707106781186548}; // Haar小波系数
for (i = 0; i < len; i++)
{
c[i] = sig[i];
}
for (i = 0; i < level; i++)
{
// 分解
for (j = 0; j < len; j += pow(2, i+1))
{
for (int k = 0; k < 2; k++)
{
ctemp[j/2 + k] = c[j+k] * h[k];
dtemp[j/2 + k] = c[j+k] * h[1-k];
}
}
// 存储系数
for (j = 0; j < len; j++)
{
if (j < len/2)
{
coeff[i*len/2 + j] = ctemp[j];
}
else
{
coeff[i*len/2 + j - len/2] = dtemp[j - len/2];
}
}
// 更新低频部分
for (j = 0; j < len/2; j++)
{
c[j] = ctemp[j];
}
}
// 存储最后一次分解的低频部分
for (i = 0; i < len/2; i++)
{
res[i] = c[i];
}
}
// 阈值选取函数
double threshold_select(double *coeff, int len, double ratio)
{
int i;
double max = 0, threshold;
for (i = 0; i < len; i++)
{
if (fabs(coeff[i]) > max)
{
max = fabs(coeff[i]);
}
}
threshold = ratio * max;
return threshold;
}
// 阈值处理函数
void threshold_process(double *coeff, int len, double threshold)
{
int i;
for (i = 0; i < len; i++)
{
if (fabs(coeff[i]) < threshold)
{
coeff[i] = 0;
}
else
{
coeff[i] -= threshold;
}
}
}
// 小波重构函数
void wavelet_recon(double *res, double *coeff, int len, int level, double *sig)
{
int i, j;
double c[N], d[N], ctemp[N], dtemp[N];
double h[2] = {0.707106781186548, 0.707106781186548}; // Haar小波系数
for (i = 0; i < len/2; i++)
{
c[i] = res[i];
}
for (i = level-1; i >= 0; i--)
{
// 恢复系数
for (j = 0; j < len; j++)
{
if (j < len/2)
{
ctemp[j*2] = coeff[i*len/2 + j] * h[0];
dtemp[j*2+1] = coeff[i*len/2 + j] * h[1];
}
else
{
ctemp[(j-len/2)*2+1] = coeff[i*len/2 + j] * h[0];
dtemp[(j-len/2)*2] = coeff[i*len/2 + j] * h[1];
}
}
// 更新低频部分
for (j = 0; j < len; j += pow(2, i))
{
for (int k = 0; k < 2; k++)
{
c[j+k] = ctemp[j/2 + k] + dtemp[j/2 + k];
}
}
}
// 存储重构后的信号
for (i = 0; i < len; i++)
{
sig[i] = c[i];
}
}
// 小波去噪函数
void wavelet_denoise(double *sig, int len)
{
int i;
double res[N], coeff[LEVEL*N/2];
// 小波分解
wavelet_decomp(sig, len, LEVEL, res, coeff);
// 阈值选取
double threshold = threshold_select(coeff, LEVEL*N/2, THRESHOLD);
// 阈值处理
threshold_process(coeff, LEVEL*N/2, threshold);
// 小波重构
wavelet_recon(res, coeff, len, LEVEL, sig);
}
int main()
{
// 生成测试信号(正弦信号加上高斯噪声)
double sig[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
sig[i] = sin(2*M_PI*i/N) + 0.1*rand()/RAND_MAX;
}
// 小波去噪
wavelet_denoise(sig, N);
// 输出去噪后的信号
for (int i = 0; i < N; i++)
{
printf("%f ", sig[i]);
}
return 0;
}
```
该代码实现了一个简单的小波去噪函数,使用了Haar小波,并且阈值选取为信号的最大值的一定比例。在实际应用中,可以根据具体情况选择不同的小波类型和阈值选取方法。
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