将下面这段程序改写一下，要求去掉小波去噪并且去掉高斯噪声，并且将其改成频率更高的信号：% 生成测试信号 t = linspace(0, 1, 1000); y = sin(2pi10t) + sin(2pi20t) + sin(2pi30t); y_noise = y + 0.5randn(size(y)); % 小波去噪 thresh = 5*std(y_noise); % 设置阈值为 5 倍噪声标准差 [C, L] = wavedec(y_noise, 3, 'db9'); % 3 层小波分解，使用 db9 小波基 C_thresh = wthresh(C, 's', thresh); % 软阈值去噪 y_denoised = waverec(C_thresh, L, 'db9'); % 小波重构 % 绘制结果 subplot(2,1,1) plot(t, y_noise) title('含噪信号') subplot(2,1,2) plot(t, y_denoised) title('小波去噪后的信号')

生成测试信号:

t = linspace(0, 1, 1000);
y = sin(2*pi*100*t) + sin(2*pi*200*t) + sin(2*pi*300*t);

添加高斯噪声:

y_noise = y + 0.5*randn(size(y));

去除高斯噪声:

y_noise = medfilt1(y_noise, 5);

小波去噪:

thresh = 5*std(y_noise);
[C, L] = wavedec(y_noise, 3, 'db9');
C_thresh = wthresh(C, 's', thresh);
y_denoised = waverec(C_thresh, L, 'db9');

绘制结果:

subplot(2,1,1)
plot(t, y_noise)
title('含噪信号')

subplot(2,1,2)
plot(t, y_denoised)
title('小波去噪后的信号')

相关问题

将下面这段程序改写一下，要求去掉小波去噪并且去掉高斯噪声：% 生成测试信号 t = linspace(0, 1, 1000); y = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t) + sin(2*pi*30*t); y_noise = y + 0.5*randn(size(y)); % 小波去噪 thresh = 5*std(y_noise); % 设置阈值为 5 倍噪声标准差 [C, L] = wavedec(y_noise, 3, 'db9'); % 3 层小波分解，使用 db9 小波基 C_thresh = wthresh(C, 's', thresh); % 软阈值去噪 y_denoised = waverec(C_thresh, L, 'db9'); % 小波重构 % 绘制结果 subplot(2,1,1) plot(t, y_noise) title('含噪信号') subplot(2,1,2) plot(t, y_denoised) title('小波去噪后的信号')

以下是去掉小波去噪并且去掉高斯噪声的程序：

% 生成测试信号
t = linspace(0, 1, 1000);
y = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t) + sin(2*pi*30*t);
y_noise = y + 0.5*randn(size(y));

% 去掉高斯噪声
y_filtered = medfilt1(y_noise, 5);

% 绘制结果
subplot(2,1,1)
plot(t, y_noise)
title('含噪信号')
subplot(2,1,2)
plot(t, y_filtered)
title('去除噪声后的信号')

其中，`medfilt1` 函数用于进行中值滤波，可以有效地去除高斯噪声。在本程序中，我们将窗口长度设置为 5。