小波新阈值函数去噪matlab程序
时间: 2023-12-04 10:00:47 浏览: 29
小波新阈值函数去噪是一种常用的信号处理方法,可以有效地降低信号中的噪声,提高信号的质量。下面是一个简单的 MATLAB 程序用于实现小波新阈值函数去噪。
首先,我们需要导入信号和小波变换的函数。使用 `waverec2` 函数进行小波逆变换,使用 `wavedec2` 函数进行小波分解。
```matlab
% 导入信号和小波变换的函数
imported_signal = double(imread('signal.bmp')); % 导入信号
wavelet = 'db4'; % 选择小波基函数
level = 5; % 设置小波分解的层数
% 小波分解
[c, s] = wavedec2(imported_signal, level, wavelet);
```
接下来,我们可以根据信号的噪声特性和问题要求选择合适的阈值函数。`wth1` 函数是 MATLAB 中的小波新阈值函数,它可以根据给定的阈值对小波系数进行阈值处理。
```matlab
% 设置阈值
threshold = 0.3 * sqrt(2 * log(numel(imported_signal))); % 根据经验设置阈值
% 小波阈值处理
s_values = wthcoef2('s', c, s, wavelet, level, threshold); % 对小波系数进行阈值处理
```
最后,我们使用 `waverec2` 函数进行小波逆变换,以重构去噪后的信号。
```matlab
% 小波逆变换
reconstructed_signal = waverec2(s_values, s, wavelet);
% 显示结果
subplot(2, 1, 1)
imshow(mat2gray(imported_signal))
title('原始信号')
subplot(2, 1, 2)
imshow(mat2gray(reconstructed_signal))
title('去噪后的信号')
```
通过以上 MATLAB 程序,我们可以实现小波新阈值函数去噪,并通过显示结果对比原始信号和去噪后的信号。