小波去噪阈值,matlab源代码

小波去噪阈值是一种常见的信号去噪方法，其基本思想是利用小波变换将信号拆分为多个频带，根据噪声与信号在不同频带上的分布特性设定阈值，将幅值小于阈值的小波系数置零，最后通过反变换重构去噪后的信号。Matlab作为一种广泛应用于信号处理领域的工具，自然也提供了小波去噪的函数，代码如下：

信号去噪前的准备工作：

%加载信号数据
load noisysignal
%绘制噪声信号
plot(noisysignal)

进行小波去噪：

%进行小波变换，选用db4小波基
[c,l] = wavedec(noisysignal, 4, 'db4');
%提取噪声信号的噪声水平
sigma = median(abs(c))/0.6745;
%根据阈值选择规则，设定阈值
thr = sigma*sqrt(2*log(length(noisysignal)));
%对小波系数进行软阈值处理
cf = wthresh(c, 's', thr);
%进行小波反变换，得到去噪后的信号
denoisedsignal = waverec(cf, l, 'db4');

展示结果：

%绘制去噪后的信号
plot(denoisedsignal)

其中，wavedec函数为Matlab内置函数，用于进行小波分解；median函数为Matlab内置函数，用于计算数据的中位数；wthresh函数为Matlab内置函数，用于进行阈值处理；waverec函数为Matlab内置函数，用于进行小波反变换。在使用上述代码之前，需要先将需要去噪的信号数据存储在Matlab工作区中，存储格式为数值数组。

相关问题

改进canny算子matlab源代码

Canny算子是一种常用的边缘检测算法，可以有效地提取图像中的边缘信息。在MATLAB中，可以使用内置的Canny函数实现该算法。不过，如果想要改进Canny算子的性能，可以尝试自己编写代码实现，以下是一份Canny算子MATLAB源代码的改进建议：

function [edge_map, threshold] = my_canny(im, sigma, low_threshold, high_threshold)

% 首先，对输入图像进行高斯滤波
im = im2double(im);
kernel_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1; % 根据sigma计算高斯核大小
gaussian = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);
im_filtered = imfilter(im, gaussian);

% 接下来，计算图像的梯度和梯度方向
[grad_x, grad_y] = gradient(im_filtered);
grad_mag = sqrt(grad_x .^ 2 + grad_y .^ 2); % 计算梯度幅值
grad_dir = atan2(grad_y, grad_x); % 计算梯度方向

% 然后，进行非极大值抑制，只保留局部最大值处的边缘响应
grad_dir(grad_dir < 0) = grad_dir(grad_dir < 0) + pi; % 将负角度转换到0-180度范围内
grad_dir = grad_dir * 180 / pi; % 将弧度转换为角度
grad_dir(grad_dir < 22.5 | grad_dir >= 157.5) = 0; % 将角度量化为0、45、90、135度中的一种
grad_dir(grad_dir >= 22.5 & grad_dir < 67.5) = 45;
grad_dir(grad_dir >= 67.5 & grad_dir < 112.5) = 90;
grad_dir(grad_dir >= 112.5 & grad_dir < 157.5) = 135;

for i = 2:size(im,1)-1
    for j = 2:size(im,2)-1
        switch grad_dir(i,j)
            case 0
                if grad_mag(i,j) <= grad_mag(i,j-1) || grad_mag(i,j) <= grad_mag(i,j+1)
                    grad_mag(i,j) = 0;
                end
            case 45
                if grad_mag(i,j) <= grad_mag(i-1,j+1) || grad_mag(i,j) <= grad_mag(i+1,j-1)
                    grad_mag(i,j) = 0;
                end
            case 90
                if grad_mag(i,j) <= grad_mag(i-1,j) || grad_mag(i,j) <= grad_mag(i+1,j)
                    grad_mag(i,j) = 0;
                end
            case 135
                if grad_mag(i,j) <= grad_mag(i-1,j-1) || grad_mag(i,j) <= grad_mag(i+1,j+1)
                    grad_mag(i,j) = 0;
                end
        end
    end
end

% 根据高低阈值进行双阈值处理，保留高于高阈值的像素，以及与之相邻的强边缘像素
low_threshold = low_threshold * max(grad_mag(:));
high_threshold = high_threshold * max(grad_mag(:));
edge_map = zeros(size(im));
for i = 2:size(im,1)-1
    for j = 2:size(im,2)-1
        if grad_mag(i,j) >= high_threshold
            edge_map(i,j) = 1;
        elseif grad_mag(i,j) >= low_threshold && ...
                (edge_map(i-1,j) || edge_map(i+1,j) || edge_map(i,j-1) || edge_map(i,j+1))
            edge_map(i,j) = 1;
        end
    end
end

% 最后，返回边缘图像和双阈值的阈值值
threshold = [low_threshold, high_threshold];

改进的主要思路是：

1. 在高斯滤波之前，将输入图像转换为double类型，以避免在后续计算中的精度损失。
2. 在非极大值抑制时，使用switch-case语句实现方向量化，并通过循环遍历每个像素进行计算，以提高计算效率。
3. 在双阈值处理时，采用逐像素遍历的方式，避免使用for循环嵌套，提高计算效率。

这些改进可以提高Canny算子的运行速度和边缘检测效果。

小波变换去噪matlab源码

以下是一个简单的小波阈值去噪的Matlab源代码示例：

% 读入待处理的信号
x = load('signal.mat');

% 小波分解
[C, L] = wavedec(x, 5, 'db4'); % 5级小波分解，使用db4小波

% 设置阈值，使用通常的软阈值方法
thr = wthrmngr('sqtwolog', C);

% 对小波系数应用阈值
s = wthresh(C, 's', thr);

% 重构信号
xd = waverec(s, L, 'db4');

% 绘制原始信号和去噪后的信号
plot(x, 'b');
hold on;
plot(xd, 'r');
legend('Original Signal', 'Denoised Signal');

在上面的代码中，我们首先读入了待处理的信号。然后使用`wavedec`函数进行小波分解，得到小波系数`C`和长度向量`L`。接下来，我们使用`wthrmngr`函数来计算阈值，这里使用了通常的软阈值方法。然后，我们对小波系数`C`应用阈值，得到去噪后的小波系数`s`。最后，使用`waverec`函数进行小波重构，得到去噪后的信号`xd`。最后，我们绘制了原始信号和去噪后的信号。