在matlab中,用代码实现利用小波包变换对含有白噪声的正弦信号进行去噪
时间: 2024-06-06 10:08:15 浏览: 13
可以使用matlab自带的wdenoise函数进行小波包去噪操作,具体实现代码如下:
x = sin(2*pi*1000*[0:1/48000:1]); % 生成含有白噪声的正弦信号
wpt = wpdec(x, 4, 'db4'); % 进行4层小波包分解
wpt_denoised = wden(wpt, 'sqtwolog', 's', 'mln', 4, 'db4'); % 进行小波包去噪操作
x_denoised = wprec(wpt_denoised); % 进行小波包重构
plot(x); hold on; plot(x_denoised); % 绘制去噪前后的信号图像
相关问题
对变分模态分解的使用最大重叠离散小波包变换进行信号去噪matlab代码
以下是一个简单的基于变分模态分解和小波包变换的信号去噪的MATLAB代码示例,代码如下:
```matlab
% 读入信号
load noisysignal.mat;
% 设置小波包变换参数
wpt = wpdec(noisysignal,3,'db4');
% 定义变分模态分解参数
maxIter = 1000; %最大迭代次数
lambda = 0.1; %正则化参数
tol = 1e-6; %收敛容差
% 初始化VMD算法
[U, ~] = initVMD(noisysignal, maxIter, lambda, tol);
% 进行变分模态分解
[u, omega] = VMD(noisysignal, U, lambda, tol, maxIter);
% 对每个分量进行小波包变换
for i = 1:size(u,1)
u(i,:) = wprcoef(wpt, [3,i]);
end
% 对每个分量进行阈值处理
for i = 1:size(u,1)
u(i,:) = wthresh(u(i,:),'h',std(u(i,:))); %std表示标准差
end
% 将去噪后的信号重构
denoisedSignal = sum(u,1);
% 绘制去噪后的信号与原始信号的对比图
figure;
subplot(2,1,1); plot(noisysignal); title('原始信号');
subplot(2,1,2); plot(denoisedSignal); title('去噪后的信号');
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例程序,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
小波包变换对传感器获取到的电压信号进行降噪处理matlab代码
以下是使用小波包变换对传感器获取到的电压信号进行降噪处理的Matlab代码:
```matlab
% 读入原始电压信号
x = load('voltage_signal.txt');
% 设置小波包变换层数
n = 4;
% 对信号进行小波包变换
[c, l] = wavedec(x, n, 'db4');
% 生成小波包基
wp = wpfun('db4', n);
% 对小波包系数进行阈值处理
thr = wthrmngr('swt', x);
alpha = 1.5;
sorh = 's';
keepapp = 0;
[c_new, wc, wp] = wpdencmp(c, l, wp, thr, sorh, keepapp, alpha);
% 将处理后的小波包系数进行反变换
y = waverec(c_new, l, 'db4');
% 绘制原始信号和处理后的信号
plot(x);
hold on;
plot(y);
```
在上面的代码中,我们首先读入原始电压信号,然后设置小波包变换的层数。接下来,我们使用`wavedec`函数对信号进行小波包变换,同时使用`wpfun`函数生成小波包基。然后,我们使用`wthrmngr`函数计算阈值,使用`wpdencmp`函数对小波包系数进行阈值处理,最后使用`waverec`函数将处理后的小波包系数进行反变换得到降噪后的信号。
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