sym小波降噪代码matlab
时间: 2023-06-11 18:08:54 浏览: 96
以下是一个基于Symlet小波的降噪示例代码:
```matlab
% 读取信号
[x, Fs] = audioread('example.wav');
% 添加高斯噪声
noise = 0.1*randn(size(x));
x_noisy = x + noise;
% 小波分解
wname = 'sym4';
level = 5;
[c, l] = wavedec(x_noisy, level, wname);
% 阈值计算
alpha = 2.7; % 阈值系数
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL', c, l, wname, alpha);
% 软阈值去噪
c_denoised = wthresh(c, 's', thr);
% 小波重构
x_denoised = waverec(c_denoised, l, wname);
% 绘制结果
figure;
subplot(3,1,1); plot(x); title('原始信号');
subplot(3,1,2); plot(x_noisy); title('添加高斯噪声后的信号');
subplot(3,1,3); plot(x_denoised); title('降噪后的信号');
```
这个示例代码读取一个音频信号,添加高斯噪声,使用Symlet小波进行5层分解,计算软阈值,然后使用软阈值去噪,最后进行小波重构并绘制结果。你可以根据自己的需要修改代码中的参数。
相关问题
怎么用matlab进行sym小波降噪
MATLAB提供了许多用于小波分析和处理的函数,包括小波变换、小波重构、小波阈值处理等。下面是一个简单的示例,演示如何使用MATLAB进行小波降噪。
1.加载信号和小波分析包。
```matlab
load noisysignal.mat % 加载含噪声的信号
pkg load signal % 加载信号处理包
```
2.选取小波基函数,进行小波分解。
```matlab
wname = 'sym4'; % 选取小波基函数
level = 5; % 小波分解的层数
[C, L] = wavedec(noisy_signal, level, wname); % 进行小波分解
```
3.计算小波系数的阈值。
```matlab
alpha = 1; % 阈值系数
thr = wthrmngr('dw1ddeno', 'penalhi', C, L, alpha); % 计算阈值
```
4.对小波系数进行阈值处理,得到降噪后的小波系数。
```matlab
s = wthresh(C, 'h', thr); % 高频系数阈值处理
s(1:L(1)) = C(1:L(1)); % 保留低频系数
```
5.重构信号。
```matlab
denoised_signal = waverec(s, L, wname); % 小波重构
```
6.绘制原始信号和降噪后的信号。
```matlab
plot(noisy_signal, 'b'); hold on;
plot(denoised_signal, 'r'); hold off;
legend('Original signal', 'Denoised signal');
```
这样,就可以使用MATLAB对信号进行小波降噪了。注意,小波降噪的效果取决于选取的小波基函数、阈值系数等参数的设置,需要根据实际情况进行调整。
怎么用matlab进行sym4小波降噪代码
以下是MATLAB实现Sym4小波降噪的代码示例:
```matlab
% 读取原始信号
x = load('signal.mat');
x = x.x;
% 添加高斯噪声
noise = randn(size(x));
y = x + 0.5*noise;
% 小波变换
wname = 'sym4';
level = 5;
[C, L] = wavedec(y, level, wname);
% 计算阈值
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL', 'heursure', C, L, 1);
% 软阈值处理
s = wthresh(C, 's', thr);
% 小波重构
denoised = waverec(s, L, wname);
% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(denoised);
title('Denoised Signal');
```
其中,`signal.mat`是原始信号的MATLAB数据文件,`wname`是小波基函数的名称,`level`是小波变换的层数,`thr`是阈值,`s`是软阈值处理后的系数,`denoised`是小波重构后的信号。