svd 信号去噪matlab代码

SVD（奇异值分解）是一种常用的信号去噪方法，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中包括一个正交矩阵、一个对角矩阵和另一个正交矩阵的转置。这个方法可以用于信号去噪，因为它可以将信号的能量尽可能地集中在前面的几个奇异值上，而忽略后面的奇异值，从而去除噪音。

在MATLAB中实现SVD信号去噪的代码如下：

1. 将信号矩阵M进行SVD分解：[U,S,V] = svd(M);
2. 选择需要保留的前k个奇异值，将其余的奇异值清零：S(k+1:end,:) = 0;
3. 重构信号矩阵：M_svd = U*S*V';

其中，k是需要根据噪声水平和信号特征进行调整的参数，越大的k会留下越多信号的信息，但也会引入更多的噪声。

P.S. 上述代码中，V需要进行转置运算，以保证计算正确。