用matlab写一段小波降噪的程序

好的，以下是一段基于MATLAB的小波降噪程序：

function y = wavelet_denoise(x)

% 设定小波分解层数为3，小波基函数为Daubechies 4
lev = 3;
wname = 'db4';

% 小波分解
[c, l] = wavedec(x, lev, wname);

% 计算绝对值
coeff = abs(c);

% 计算阈值
sigma = median(coeff)/0.6745;
t = sigma*sqrt(2*log(length(x)));

% 阈值处理
c = c.*(abs(c) > t);

% 小波重构
y = waverec(c, l, wname);
end

程序中，输入参数`x`为需要去噪的信号，程序将对其进行小波分解，然后计算每个小波分量的绝对值，以此来确定阈值。程序设定阈值为所有小波系数的中位数除以0.6745乘以根号下2乘以log信号长度，然后将小于阈值的小波系数置零。最后对处理后的小波系数进行小波重构，得到去噪后的信号。

相关问题

小波降噪matlab代码

以下是一个示例的Matlab代码，用于小波降噪：

% 输入信号
signal = your_signal;
% 小波分解级数
level = your_decomposition_level;
% 小波类型
wavelet_type = 'sym4';
% 噪声估计方法
noise_estimation_method = 'mln';
% 阈值选择规则
threshold_selection_rule = 'sqtwolog';
% 阈值
threshold = your_threshold;
% 保留系数数目
keep_coefficients = your_number_of_coefficients_to_keep;

% 进行小波去噪
 = wdencmp('gbl',signal,wavelet_type,level,threshold,threshold_selection_rule,keep_coefficients);

请注意，你需要将`your_signal`替换为你的输入信号，`your_decomposition_level`替换为你希望进行的小波分解级数，`your_threshold`替换为你选择的阈值，`your_number_of_coefficients_to_keep`替换为你希望保留的系数数目。

这段代码使用了Matlab中的`wdencmp`函数，其中`'gbl'`表示使用全局阈值，`wavelet_type`表示所选择的小波类型，`noise_estimation_method`表示噪声估计方法，`threshold_selection_rule`表示阈值选择规则。

最后，`denoised_signal`即为经过小波降噪后的信号。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab小波去噪的详细使用方法](https://blog.csdn.net/weixin_39302449/article/details/130053655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

小波阈值降噪代码matlab

以下是一个简单的小波阈值降噪的 MATLAB 代码示例：

% 加载待处理的图像
image = imread('input_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像（如果是彩色图像）
if size(image, 3) > 1
    image = rgb2gray(image);
end

% 小波阈值降噪参数设置
wavelet = 'db4'; % 小波函数
level = 5; % 分解的层数
threshold = 0.1; % 阈值

% 执行小波阈值降噪
[c, s] = wavedec2(image, level, wavelet);
c = wthresh(c, 's', threshold);
denoised_image = waverec2(c, s, wavelet);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(image);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(denoised_image));
title('降噪后的图像');

这段代码中，首先加载待处理的图像，然后将其转换为灰度图像（如果原始图像是彩色图像）。然后，设置小波阈值降噪的参数，包括选择小波函数、分解的层数和阈值。接下来，使用`wavedec2`函数进行小波分解，并将小波系数应用阈值处理。最后，使用`waverec2`函数进行小波重构，得到降噪后的图像。在结果显示部分，将原始图像和降噪后的图像进行对比显示。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。