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。

加噪图像进行小波变换matlab代码

以下是在 Matlab 中进行小波变换并添加噪声的示例代码：

% 读取原始图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度
img_gray = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');

% 生成高斯噪声
noise = randn(size(img_gray)).*30;
% 添加噪声
img_noisy = double(img_gray) + noise;
% 显示带噪声的图像
subplot(2,2,2);
imshow(uint8(img_noisy));
title('Noisy Image');

% 进行小波变换
[c,s] = wavedec2(img_noisy, 2, 'db4');
% 设置阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','heursure',c,s,2);
% 对小波系数进行软阈值处理
sorh = 's';
[c_denoised,~] = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,thr,sorh);
% 重新构建图像
img_denoised = uint8(waverec2(c_denoised,s,'db4'));
% 显示去噪后的图像
subplot(2,2,3);
imshow(img_denoised);
title('Denoised Image');

% 计算峰值信噪比
psnr_val = psnr(img_gray, img_denoised);
% 显示峰值信噪比
subplot(2,2,4);
text(0.1,0.5,sprintf('PSNR = %.2f dB', psnr_val), 'FontSize', 12);
axis off;

该代码中，首先读取原始图像，将其转换为灰度图像，并显示原始图像。然后生成高斯噪声，将其添加到图像中，显示带噪声的图像。接下来，使用 `wavedec2` 函数进行二维小波变换，并使用 `wthrmngr` 函数根据 Hurst估计法确定阈值。然后使用 `wdencmp` 函数对小波系数进行软阈值处理，重建去噪后的图像，并显示去噪后的图像。最后，计算峰值信噪比，并将其显示在图像下方。

需要注意的是，上述代码中使用的小波基函数是 db4，可以根据需要更改为其他小波基函数。噪声的强度也可以根据需要进行调整。