使用MATLAB写一个小波变换降噪算法
时间: 2023-11-14 16:21:46 浏览: 33
以下是一个基于小波变换的降噪算法的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读入含有噪声的信号
x = load('noisy_signal.mat');
x = x.noisy_signal;
% 定义小波函数及相关参数
wname = 'db4'; % 使用 Daubechies 4 小波函数
level = 5; % 分解层数
threshold = 0.1; % 阈值
% 进行小波分解
[c, l] = wavedec(x, level, wname);
% 对每个小波系数进行软阈值处理
for i = 1:level
% 计算阈值
thr = wthrmngr('sqtwolog', c((l(i)+1):l(i+1)));
% 软阈值处理
c((l(i)+1):l(i+1)) = wthresh(c((l(i)+1):l(i+1)), 's', threshold*thr);
end
% 重构信号
denoised_signal = waverec(c, l, wname);
% 绘制原信号、含噪信号和降噪后的信号
subplot(3,1,1);
plot(x);
title('Original Signal');
subplot(3,1,2);
plot(x);
title('Noisy Signal');
subplot(3,1,3);
plot(denoised_signal);
title('Denoised Signal');
```
在此示例中,我们首先读入一个含有噪声的信号,然后使用 `wavedec` 函数对其进行小波分解,得到各个小波系数。接着,我们对每个小波系数进行软阈值处理,然后使用 `waverec` 函数将处理后的系数重构成一个降噪后的信号。最后,我们展示了原信号、含噪信号和降噪后的信号的绘图结果。