matlab小波分析clc

在MATLAB中，`clc`是一个用于清除命令窗口的命令。它可以清除之前在命令窗口中输入的所有内容，以便开始一个新的操作或实验。

以下是一个示例：

clc; % 清除命令窗口

% 这里可以继续输入其他命令或代码

使用`clc`命令后，命令窗口将被清空，你可以在清空的命令窗口中输入新的MATLAB命令或代码。

相关问题

matlab小波相关性

小波分析在信号处理中的应用之一是用于信号消噪。在小波分析中，选择对分解系数具有相关性的小波是一个困难的问题，并且目前还没有得到很好的解决。如果信号是一个平稳、有色、零均值的高斯型噪声序列，那么它的小波分解系数也是高斯序列，并且对每一个分解尺度，其相应的系数也是一个平稳、有色的序列。但是，即使存在这样的一个小波，它对噪声的解相关性还取决于噪声的有色性。为了利用小波计算噪声的解相关性，必须事先知道噪声本身的特性。

在Matlab中，一种常用的小波消噪方法是强制消噪处理。该方法将小波分解结构中的高频系数置为0，滤掉所有高频部分，然后对信号进行小波重构。这种方法比较简单，消噪后的信号比较平滑，但容易丢失信号中的有用成分。

以一个例子说明如何利用小波分析对含噪正弦波进行消噪。首先生成一个含噪正弦信号，然后加入噪声。接下来，利用Matlab的小波函数对信号进行小波消噪处理。最后，将原始信号、含噪信号和消噪信号进行绘制比较。

请参考以下Matlab代码示例：

clc;clear; % 清除命令窗口和工作区

% 1、生成正弦信号
N=1000;
t=1:N;
x=sin(0.03*t);

% 2、加噪声
load noissin; % 加载含噪正弦波
ns=noissin;

% 3、显示波形
subplot(3,1,1);
title('含噪正弦波消噪结果');
plot(t,x);
xlabel('样本序号 n');
ylabel('(原始信号)幅值 A');
subplot(3,1,2);
plot(ns);
xlabel('样本序号n');
ylabel('(含噪信号)幅值A');

% 4、小波消噪
xd=wden(ns,'minimaxi','s','one',5,'db3');
% wden函数：一维信号的小波消噪处理
% [xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname')；返回经过小波消噪处理后的信号xd及其小波分解结构。
% x = ns为含噪信号
% tptr = rigrsure：stein无偏估计； heursure：启发式阈值； sqtwolog：固定式阈值； minimaxi：极大极小值阈值
% sorh = s：为软阈值； h： 为硬阈值；
% 输入参数scal规定了阈值处理随噪声水平的变化：
% Scal=one：不随噪声水平变化。
% Scal=sln：根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整。
% Scal=mln：根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整。
% N 是小波变换的级别。
% WNAME 是指定为字符串的小波。
subplot(3,1,3);
plot(xd);
xlabel('样本序号n');
ylabel('(消噪信号)幅值A');

以上代码使用了Matlab中的小波函数`wden`对含噪正弦波进行了消噪处理。你可以根据需要调整函数中的参数，例如阈值处理方法、小波类型等。

总结来说，Matlab的小波分析提供了一种用于信号消噪的方法。通过选择合适的小波和调整参数，可以有效地去除信号中的噪声成分，并保留信号的主要特征。

matlab小波神经网络测距程序

这里提供一份使用小波神经网络实现测距的MATLAB程序，供参考：

clc;
clear all;
close all;
inputdata=xlsread('data.xlsx','Sheet1'); % 从Excel文件中读入输入数据
outputdata=xlsread('data.xlsx','Sheet2'); % 从Excel文件中读入输出数据
[inputrow,inputcol]=size(inputdata);
[outputrow,outputcol]=size(outputdata);
traininput=inputdata(1:inputrow/2,:);
trainoutput=outputdata(1:outputrow/2,:);
testinput=inputdata(inputrow/2+1:end,:);
testoutput=outputdata(outputrow/2+1:end,:);
%% 小波变换
[TrainInput,PS] = mapminmax(traininput'); % 对输入数据进行归一化处理
for i=1:size(traininput,2)
    TrainInput(i,:) = wden(TrainInput(i,:),'minimaxi','s','one',4,'sym8'); % 对输入数据进行小波变换
end
TrainInput = TrainInput';
[TestInput,PS1] = mapminmax(testinput'); % 对测试数据进行归一化处理
for i=1:size(testinput,2)
    TestInput(i,:) = wden(TestInput(i,:),'minimaxi','s','one',4,'sym8'); % 对测试数据进行小波变换
end
TestInput = TestInput';

%% 神经网络训练
net=newff(TrainInput',trainoutput',20,{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm','learngdm','mse'); % 创建小波神经网络
net.trainParam.show=10;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.001;
[net,tr]=train(net,TrainInput',trainoutput'); % 训练网络

%% 测试网络
PredictOutput=sim(net,TestInput'); % 使用测试数据测试网络
PredictOutput=mapminmax('reverse',PredictOutput,PS1); % 对输出数据进行反归一化处理

%% 误差分析
figure(1);
plot(1:size(testoutput,1),testoutput,'r',1:size(PredictOutput,1),PredictOutput,'b');
legend('真实值','预测值');
title('小波神经网络测距结果对比');
ylabel('距离/m');
xlabel('测试数据序号');
err=abs(testoutput'-PredictOutput)./testoutput'; % 计算相对误差
MAPE=mean(err)*100 % 计算平均相对误差

需要注意的是，这里使用了Excel文件作为输入数据的存储格式，需要首先在MATLAB中将数据读入内存中。此外，需要使用Wavelet Toolbox中的小波变换函数`wden`对输入数据进行小波变换，以提高神经网络的性能。最后，可以使用相对误差（MAPE）对测距结果进行评估。