小波变换去噪matlab代码

这是一个基于小波变换的去噪的 Matlab 代码示例：

% 读入带噪声的信号
x = load('noisy_signal.mat');

% 设定小波变换参数
wname = 'db6'; % 小波变换类型
level = 4; % 分解层数

% 进行小波变换
[c, l] = wavedec(x, level, wname);

% 设定阈值
alpha = 3; % 阈值因子

% 对每一层小波系数进行软阈值处理
thr = alpha*sqrt(2*log(length(x)));
for i = 1:level
    start_index = sum(l(1:i))+1;
    end_index = sum(l(1:i+1));
    c(start_index:end_index) = wthresh(c(start_index:end_index), 's', thr);
end

% 重构信号
denoised_signal = waverec(c, l, wname);

% 绘制去噪后的信号
figure;
plot(x, 'b');
hold on;
plot(denoised_signal, 'r');
legend('Noisy Signal', 'Denoised Signal');

该代码首先读入带噪声的信号，然后使用小波变换将其分解为不同尺度的小波系数。接着对每层小波系数进行软阈值处理，最后将处理后的小波系数重构成去噪后的信号。阈值的选择可以根据具体的应用场景进行调整。

相关问题

汉明窗小波变换去噪matlab代码

以下是使用Matlab实现汉明窗小波变换去噪的示例代码：

% 读入待处理的图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行小波变换
[c, l] = wavedec2(gray_img, 2, 'haar');
% 提取小波系数
cA2 = appcoef2(c, l, 'haar', 2);
cH2 = detcoef2('h', c, l, 2);
cV2 = detcoef2('v', c, l, 2);
cD2 = detcoef2('d', c, l, 2);

% 对每个小波系数进行汉明窗滤波
w = hamming(9);
cA2 = w * w' * cA2;
cH2 = w * w' * cH2;
cV2 = w * w' * cV2;
cD2 = w * w' * cD2;

% 将滤波后的小波系数重构为图像
filtered_img = waverec2([cA2, cH2, cV2, cD2], l, 'haar');
% 显示原图和处理后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(filtered_img, []);
title('Filtered Image');

该代码首先读入待处理的图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用Matlab内置的`wavedec2`函数对图像进行小波变换，提取各个小波系数，并对每个小波系数应用汉明窗滤波。最后，使用`waverec2`函数将滤波后的小波系数重构为图像，并显示原图和处理后的图像。

图像小波变换去噪matlab代码

以下是一个基于小波变换的图像去噪的 MATLAB 代码示例：

% 加载图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
img = rgb2gray(img);

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);

% 小波变换去噪
[c, s] = wavedec2(noisy_img, 2, 'haar');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', c);
sorh = 's'; % 去噪方法，'s'表示软阈值
keepapp = 1; % 是否保留最低频率近似系数
denoised_c = wthresh(c, sorh, thr);
denoised_img = waverec2(denoised_c, s, 'haar');

% 显示结果
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 3, 2);
imshow(noisy_img);
title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1, 3, 3);
imshow(denoised_img);
title('去噪后的图像');

该代码首先加载一张图像（这里使用的是 Lena 图像），然后将其转换为灰度图像。接下来，使用 `imnoise` 函数向原始图像中添加高斯噪声。然后，使用 `wavedec2` 函数进行二维小波变换，并使用 `wthrmngr` 函数计算阈值。在此基础上，使用 `wthresh` 函数对小波系数进行软阈值处理，再使用 `waverec2` 函数进行逆变换。最后，将原始图像、添加噪声后的图像以及去噪后的图像进行显示。