使用奇异谱分析SSA进行信号去噪并用信噪比和峰值信噪比评价去噪效果的matlab代码

首先，需要安装SSA工具箱，可以在MATLAB官方网站上下载安装。

以下是使用SSA进行信号去噪并用信噪比和峰值信噪比评价去噪效果的MATLAB代码：

% 读取信号数据
signal = load('signal.mat');
signal = signal.signal;

% 设置SSA参数
L = 100; % 时间窗口的长度
K = 50; % 奇异值的数量，也称为重构成分的数量
N = length(signal); % 信号的长度

% 构建Hankel矩阵
X = hankel(signal(1:L), signal(L:N));

% 对Hankel矩阵进行奇异值分解
[U, S, V] = svd(X);

% 选择前K个奇异值
U1 = U(:, 1:K);
S1 = S(1:K, 1:K);
V1 = V(:, 1:K);

% 重构信号
Y = U1 * S1 * V1';

% 计算残差信号
R = X - Y;

% 提取残差信号的第一行作为去噪后的信号
clean_signal = R(1, :);

% 计算信噪比和峰值信噪比
SNR = 20 * log10(norm(signal) / norm(signal - clean_signal));
PSNR = 20 * log10(max(signal) / sqrt(mean((signal - clean_signal).^2)));

% 绘制去噪前后的信号波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(signal);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(clean_signal);
title('Cleaned Signal');

% 显示信噪比和峰值信噪比
fprintf('Signal to Noise Ratio (SNR): %f dB\n', SNR);
fprintf('Peak Signal to Noise Ratio (PSNR): %f dB\n', PSNR);

其中，`signal.mat`为原始信号数据文件，`L`、`K`为SSA的参数，`SNR`和`PSNR`分别为信噪比和峰值信噪比。