小波变换信噪比MATLAB程序代码

以下是一个基于MATLAB的小波变换信噪比计算代码示例：

% 生成测试信号
t = linspace(0,1,1024);
f1 = sin(2*pi*20*t);
f2 = sin(2*pi*60*t);
f3 = sin(2*pi*100*t);
signal = f1 + f2 + f3;
noise = randn(1,1024)*0.5;
noisy_signal = signal + noise;

% 小波分解
[c,l] = wavedec(noisy_signal, 3, 'db4');
approx = appcoef(c,l,'db4'); % 近似系数
details = detcoef(c,l,1:3); % 细节系数

% 计算信噪比
signal_energy = sum(approx.^2);
noise_energy = sum(details.^2);
SNR = 10*log10(signal_energy/noise_energy);

% 输出结果
disp(['信噪比为', num2str(SNR), 'dB']);

该代码先生成了一个包含三个正弦波的信号，并加入了一定强度的高斯白噪声。然后使用MATLAB自带的小波变换函数`wavedec`进行小波分解，提取出近似系数和细节系数。最后根据信号和噪声的能量计算信噪比，并输出结果。

相关问题

多尺度小波变换信噪比MATLAB程序代码

以下是一份MATLAB程序代码，用于对信号进行多尺度小波变换，并计算变换后信号的信噪比：

% 读取信号
[x, Fs] = audioread('signal.wav');

% 设置小波族和分解层数
wname = 'db4';
level = 5;

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

% 重构近似系数和细节系数，以便计算信噪比
A = wrcoef('a', C, L, wname, level);
D = [];
for i = 1:level
    D = [D; wrcoef('d', C, L, wname, i)];
end
X = [A; D];

% 计算信噪比
n = length(x);
noise = x - X(1:n);
SNR = 10*log10(sum(x.^2)/sum(noise.^2));
fprintf('信噪比为: %f dB\n', SNR);

在这个例子中，我们首先使用`audioread`函数从文件中读取信号。然后，我们设置小波族为Daubechies 4小波，并设置分解层数为5。`wavedec`函数用于对信号进行小波分解，返回分解系数和长度向量。我们然后使用`wrcoef`函数重构近似系数和细节系数，以便计算信噪比。最后，我们计算噪声信号并使用信噪比公式计算信噪比。

请注意，这仅是一个示例代码，您需要根据您的实际需求进行修改。

小波变换信号去噪matlab代码

小波变换是一种时间-频率分析工具，在信号处理中常用于噪声去除。在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox来实现小波变换和去噪。以下是一个简单的步骤和示例代码：

% 加载需要处理的信号
load 'your_signal.mat'; % 替换为你的信号文件

% 选择小波基函数（如Daubechies wavelet 'db4')
wavelet = 'db4';
level = 4; % 分解层数，越高越细粒度

% 对信号进行离散小波变换
cA = wavedec(your_signal, level, wavelet); % cA存储了分解后的系数

% 去噪：通常选择阈值来保留重要的细节，丢弃噪声部分
threshold = sigma * max(abs(cA))/0.6745; % 使用软阈值法，sigma为信噪比估计
cA_nonoise = sign(cA).*max(abs(cA) - threshold, 0);

% 重构去噪后的信号
denoised_signal = waverec(cA_nonoise, size(your_signal), wavelet);

% 可视化比较原信号和去噪后的信号
subplot(2,1,1), plot(your_signal), title('Original Signal');
subplot(2,1,2), plot(denoised_signal), title('Denoised Signal');

% 显示结果
disp('-