用matlab写一个一维信号小波降噪的程序

好的，下面是一个使用MATLAB实现小波降噪的程序：

% 生成测试信号
t = linspace(0, 1, 1000);
y = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t) + randn(size(t));

% 小波变换
wname = 'db6'; % 选用Daubechies6小波
level = 5; % 小波分解层数
[C, L] = wavedec(y, level, wname); % 对信号进行小波分解

% 计算阈值
thr = wthrmngr('dw1ddeno', C, L); % 使用默认的软阈值方法

% 软阈值处理
S = wthresh(C, 's', thr);

% 小波重构
y_denoised = waverec(S, L, wname);

% 画图
subplot(2, 1, 1);
plot(t, y);
title('原始信号');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, y_denoised);
title('降噪后信号');

以上程序首先生成了一个包含噪声的测试信号，然后使用Daubechies6小波对信号进行5层分解。接着计算软阈值，并使用软阈值方法对小波系数进行处理，得到降噪后的小波系数。最后使用小波重构得到降噪后的信号，并画出原始信号和降噪后的信号的对比图。

相关问题

matlab 一维小波降噪程序

以下是一个简单的 MATLAB 一维小波降噪程序示例：

% 读取数据
data = load('data.txt');

% 设置小波类型和分解层数
wtype = 'db4';
level = 6;

% 小波分解
[c, l] = wavedec(data, level, wtype);

% 提取每一层的细节系数（除了最后一层）
c_details = cell(level, 1);
for i = 1:level
    c_details{i} = detcoef(c, l, i);
end

% 计算噪声方差
sigma = median(abs(c_details{level})) / 0.6745;

% 选取阈值
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(data)));

% 阈值处理细节系数
for i = 1:level
    c_details{i} = wthresh(c_details{i}, 'h', threshold);
end

% 重构信号
denoised_data = waverec(c, l, wtype);

% 绘制原始信号和降噪后的信号
subplot(2,1,1)
plot(data)
title('原始信号')
subplot(2,1,2)
plot(denoised_data)
title('降噪后的信号')

其中，`data.txt` 是包含原始信号的文件，`wtype` 是小波类型（`'db4'` 表示 Daubechies 4 小波），`level` 是小波分解的层数。程序首先对原始信号进行小波分解，并提取每一层的细节系数。然后，根据最后一层细节系数的中位数来估计噪声方差，选取一个阈值进行阈值处理，最后重构信号并绘制原始信号和降噪后的信号。

matlab 一维小波软阈值降噪程序

以下是一个简单的 MATLAB 一维小波软阈值降噪程序的示例：

function x_denoised = wavelet_soft_thresholding(x, wavelet, level, threshold)
% x: 待降噪信号
% wavelet: 选用的小波基
% level: 分解层数
% threshold: 阈值

% 小波分解
[c, l] = wavedec(x, level, wavelet);

% 软阈值处理
for i = 1:level
    start_index = sum(l(1:i-1)) + 1; % 当前层系数起始下标
    end_index = sum(l(1:i)); % 当前层系数结束下标
    c(start_index:end_index) = sign(c(start_index:end_index)) .* max(abs(c(start_index:end_index)) - threshold, 0);
end

% 小波重构
x_denoised = waverec(c, l, wavelet);
end

使用示例：

% 生成含噪声的信号
x = sin(linspace(0, 10*pi, 1024)) + 0.5*randn(1, 1024);

% 调用小波软阈值降噪函数
x_denoised = wavelet_soft_thresholding(x, 'db4', 4, 0.5);

% 绘制原始信号和降噪后的信号
subplot(211), plot(x), title('Original signal');
subplot(212), plot(x_denoised), title('Denoised signal');

你可以根据自己的需求修改阈值大小和选用的小波基。