用matlab编写经验小波滤波
时间: 2024-02-28 11:28:02 浏览: 24
经验小波滤波是一种基于小波变换的信号滤波方法,其主要思想是通过分解信号的高频和低频部分,并对高频部分进行滤波,然后再将滤波后的信号重构成原始信号。下面是一个用MATLAB实现经验小波滤波的示例代码:
```matlab
% 读取信号
load('signal.mat');
x = signal; % 原始信号
% 经验小波滤波
wname = 'db5'; % 选用 Daubechies 5 小波
level = 5; % 小波分解阶数
thr = 0.2; % 阈值
[wc, l] = wavedec(x, level, wname); % 小波分解
sigma = median(abs(wc)) / 0.6745; % 中位数绝对偏差
thr = sigma * sqrt(2 * log(length(x))) * thr; % 计算阈值
wc = wthresh(wc, 's', thr); % 软阈值滤波
y = waverec(wc, l, wname); % 小波重构
% 绘制原始信号和滤波后的信号
t = 1:length(x);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, y);
title('经验小波滤波后的信号');
```
在上面的代码中,我们首先读取了一个信号,然后选用 Daubechies 5 小波对信号进行了 5 阶小波分解,并对高频部分进行了软阈值滤波,最后将滤波后的信号进行了小波重构,得到了经过经验小波滤波后的信号。最后,我们绘制了原始信号和滤波后的信号的图像。