matlab实现小波去噪代码

小波去噪是一种常见的信号处理方法，可以有效地去除信号中的噪声。下面是使用MATLAB实现小波去噪的代码：

% 读取原始信号
data = load('signal.mat');
signal = data.signal;
% 添加高斯白噪声
noise = 0.1 * randn(size(signal));
noisy_signal = signal + noise;
% 小波去噪
wname = 'db4';
level = 5;
[C, L] = wavedec(noisy_signal, level, wname);
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',C,L);
sorh = 's';
keepapp = 1;
denoised_signal = wdencmp('gbl', C, L, wname, level, thr, sorh, keepapp);
% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(signal);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(denoised_signal);
title('去噪后的信号');

代码中，首先读取原始信号，然后添加高斯白噪声。接着使用小波变换将带有噪声的信号分解为多个频带系数，然后对这些系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0，大于阈值的系数保留。最后再使用小波变换将处理后的系数合成为去噪后的信号。最后绘制原始信号和去噪后的信号的对比图。

相关问题

matlab信号小波去噪代码

matlab信号小波去噪代码可以参考下面的例子代码：

% 生成含噪声的信号
t = 0:0.01:1;
x = sin(2*pi*5*t) + sin(2*pi*10*t) + randn(size(t));

% 求取小波基函数
wname = 'sym4';
[C, L] = wavedec(x, 4, wname);
A4 = wrcoef('a', C, L, wname, 4);

% 通过阈值和软阈值函数来进行小波去噪
thr = 0.4*sqrt(2*log10(length(x)));
n = 4;
for i = 1:n
    D = detcoef(C, L, i);
    D = wthresh(D, 's', thr);
    C(L(i)+1:L(i+1)) = D;
end

% 重构去噪后信号
x_den = waverec(C, L, wname);
A4_den = wrcoef('a', C, L, wname, 4);

% 绘制结果
subplot(2,2,1); plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,2,2); plot(t,x-A4);
title('含噪声信号');
subplot(2,2,3); plot(t,x_den);
title('去噪信号');
subplot(2,2,4); plot(t,x_den-A4_den);
title('去噪后噪声');

该代码先生成了一个带有噪声的信号，然后通过小波基函数求取小波系数和近似分量，通过阈值筛选和软阈值函数对小波系数进行去噪处理，最后通过重构系数和近似分量进行信号的重构，并绘制了原始信号、含噪声信号、去噪信号和去噪后的噪声信号四个图形。

matlab音频小波去噪代码

以下是一个简单的基于小波去噪的MATLAB代码，可以用于音频信号去噪：

function [y_denoised] = wavelet_denoising(y, wavelet, level, threshold_type, threshold_rule)

% Input:
%   y: 需要去噪的音频信号
%   wavelet: 选用的小波基函数
%   level: 小波分解的层数
%   threshold_type: 阈值类型（soft或hard）
%   threshold_rule: 阈值规则（universal或sure）
% Output:
%   y_denoised: 去噪后的音频信号

% 小波分解
[C, L] = wavedec(y, level, wavelet);
% 定义阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', threshold_rule, C, L);
% 去噪
s = wthresh(C, threshold_type, thr);
% 小波重构
y_denoised = waverec(s, L, wavelet);
end

使用方法：

1. 将音频文件读入MATLAB中，得到音频信号y。
2. 调用wavelet_denoising函数进行去噪，例如：

y_denoised = wavelet_denoising(y, 'db4', 5, 'soft', 'universal');

其中，'db4'为选用的小波基函数，5为小波分解的层数，'soft'为阈值类型，'universal'为阈值规则。
3. 将去噪后的音频信号y_denoised写入到文件中，即可得到去噪后的音频文件。

需要注意的是，该代码中使用的是小波软阈值去噪方法，可以根据需要进行修改。同时，不同的小波基函数、分解层数、阈值类型和阈值规则的选择也会对去噪效果产生影响，需要根据实际情况进行调整。