小波软阈值降噪matlab

在Matlab中，可以使用以下代码实现小波软阈值降噪：

% 读取需要降噪的信号
y = load('signal.mat');

% 小波变换
wname = 'db4';  % 选取小波基
level = 5;      % 分解层数
[C, L] = wavedec(y, level, wname);

% 计算阈值
sigma = std(C);
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(y)));

% 软阈值处理
C_soft = wthresh(C, 's', threshold);

% 重构信号
y_soft = waverec(C_soft, L, wname);

% 绘制降噪前后波形图
subplot(2,1,1)
plot(y);
title('原始信号');
subplot(2,1,2)
plot(y_soft);
title('降噪后信号');

其中，`wavedec`函数用于进行小波变换，将信号分解成多个尺度的小波系数；`wthresh`函数用于进行软阈值处理，将小于阈值的系数置为0，大于阈值的系数进行缩放；`waverec`函数用于重构处理后的信号。通过调整阈值的大小，可以控制降噪效果的好坏。

相关问题

matlab 一维小波软阈值降噪程序

以下是一个简单的 MATLAB 一维小波软阈值降噪程序的示例：

function x_denoised = wavelet_soft_thresholding(x, wavelet, level, threshold)
% x: 待降噪信号
% wavelet: 选用的小波基
% level: 分解层数
% threshold: 阈值

% 小波分解
[c, l] = wavedec(x, level, wavelet);

% 软阈值处理
for i = 1:level
    start_index = sum(l(1:i-1)) + 1; % 当前层系数起始下标
    end_index = sum(l(1:i)); % 当前层系数结束下标
    c(start_index:end_index) = sign(c(start_index:end_index)) .* max(abs(c(start_index:end_index)) - threshold, 0);
end

% 小波重构
x_denoised = waverec(c, l, wavelet);
end

使用示例：

% 生成含噪声的信号
x = sin(linspace(0, 10*pi, 1024)) + 0.5*randn(1, 1024);

% 调用小波软阈值降噪函数
x_denoised = wavelet_soft_thresholding(x, 'db4', 4, 0.5);

% 绘制原始信号和降噪后的信号
subplot(211), plot(x), title('Original signal');
subplot(212), plot(x_denoised), title('Denoised signal');

你可以根据自己的需求修改阈值大小和选用的小波基。

小波阈值降噪matlab

小波阈值降噪是一种经典的信号降噪方法，常用于图像、音频等领域。在MATLAB中，可以使用以下代码实现小波阈值降噪：

% 读入原始信号
[x,fs]=audioread('audio.wav');

% 选择小波函数和分解层数
wname = 'db4';
level = 5;

% 小波分解
[C,L] = wavedec(x,level,wname);

% 计算每层小波系数的标准差
sigma = wnoisest(C,L,1:level);

% 设定阈值
thr = wthresh(sigma,'h','s');

% 小波阈值降噪
s = wthresh(C,'h',thr);

% 小波重构
y = waverec(s,L,wname);

% 保存降噪后的信号
audiowrite('denoised_audio.wav',y,fs);

其中，`audioread`函数用于读入原始信号，`wavedec`函数用于进行小波分解，`wnoisest`函数用于计算每层小波系数的标准差，`wthresh`函数用于设定阈值和进行小波阈值降噪，`waverec`函数用于进行小波重构，`audiowrite`函数用于保存降噪后的信号。需要注意的是，`wname`和`level`可以根据需要进行调整。