小波变换降噪的matlab代码
时间: 2023-07-22 08:09:46 浏览: 59
以下是使用小波变换进行降噪的MATLAB代码:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.mat').data;
% 设置小波类型和层数
wvlt_type = 'db4';
level = 5;
% 进行小波变换
[c, l] = wavedec(data, level, wvlt_type);
% 生成软阈值
threshold = wthrmngr('dw1ddenoLVL', c, l);
% 对小波系数进行软阈值处理
s = wthresh(c, 's', threshold);
% 重构信号
denoised = waverec(s, l, wvlt_type);
% 绘制原始信号和去噪后的信号
plot(data)
hold on
plot(denoised)
legend('原始信号', '去噪后的信号')
```
在这个例子中,我们首先加载要处理的数据。然后,我们使用`wavedec`函数进行小波分解,使用`wthrmngr`函数生成软阈值,使用`wthresh`函数对小波系数进行软阈值处理,最后使用`waverec`函数重构信号。最后,我们绘制原始信号和去噪后的信号。
相关问题
小波变换降噪matlab
小波变换是一种常用的信号处理方法,可以用于信号降噪。在MATLAB中,可以使用wdenoise函数进行小波降噪。具体步骤如下:
1. 读取需要降噪的信号数据。
2. 选择合适的小波基和分解层数。
3. 对信号进行小波分解。
4. 对小波系数进行阈值处理。
5. 对处理后的小波系数进行小波重构。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 读取信号数据
load noisysignal.mat
% 选择小波基和分解层数
wname = 'db4';
level = 5;
% 进行小波分解
[c, l] = wavedec(noisysignal, level, wname);
% 对小波系数进行阈值处理
thr = wthrmngr('sqtwolog', c);
sorh = 's';
keepapp = 1;
xd = wdencmp('gbl', c, l, wname, level, thr, sorh, keepapp);
% 进行小波重构
denoisedsignal = xd;
% 绘制原始信号和降噪后的信号
subplot(2,1,1)
plot(noisysignal)
title('Noisy Signal')
subplot(2,1,2)
plot(denoisedsignal)
title('Denoised Signal')
```
matlab小波变换降噪
以下是使用小波变换进行音频去噪的Matlab代码示例:
```matlab
% 读取原信号
[audio, Fs] = audioread("summer.wav");
[len, ~] = size(audio);
% 加噪声
n = audio + 0.03 .* randn([len, 1]);
% 小波变换去噪
wname = 'db4'; % 选定小波基
level = 5; % 分解层数
xdh = wden(n, 'sqtwolog', 's', 'mln', level, wname); % 小波去噪
% 求信噪比
snr0 = snr(audio, n - audio);
snr1 = snr(audio, xdh - audio);
% 画图
subplot(311); plot(audio); title('原信号');
subplot(312); plot(n); title(['含噪信号,信噪比=', num2str(snr0)]);
subplot(313); plot(xdh); title(['去噪信号,信噪比=', num2str(snr1)]);
```
其中,`wden`函数用于进行小波去噪,`snr`函数用于计算信噪比。在代码中,我们先读取原始音频信号,然后加入高斯白噪声。接着,我们选定小波基和分解层数,使用`wden`函数进行小波去噪,得到去噪后的音频信号。最后,我们使用`snr`函数计算信噪比,并画出原始信号、含噪信号和去噪信号的波形图。