MATLAB使用小波分析降噪

MATLAB可以使用小波分析进行信号降噪。小波分析是一种在时间和频率上都具有局部性的信号分析方法，可以很好地处理非平稳信号。下面是一个简单的小波降噪的示例：

1. 首先，读取需要降噪的信号数据，并添加高斯白噪声。

load noisysignal.mat
signal = noisysignal + 0.5*randn(size(noisysignal));

2. 对信号进行小波分解，选取适当的小波基和分解层数。这里使用db4小波基和4级分解。

[c,l] = wavedec(signal,4,'db4');

3. 对小波系数进行阈值处理，可以使用硬阈值或软阈值方法。这里使用软阈值方法。

sd = wnoisest('soft',c,l,1);
thr = sd*sqrt(2*log(length(signal)));
cnew = wthresh(c,'s',thr);

4. 对处理后的小波系数进行重构，得到降噪后的信号。

signal_denoised = waverec(cnew,l,'db4');

完整的代码如下：

load noisysignal.mat
signal = noisysignal + 0.5*randn(size(noisysignal));
[c,l] = wavedec(signal,4,'db4');
sd = wnoisest('soft',c,l,1);
thr = sd*sqrt(2*log(length(signal)));
cnew = wthresh(c,'s',thr);
signal_denoised = waverec(cnew,l,'db4');

这样就得到了降噪后的信号。可以通过比较降噪前后的信号波形和频谱来评估降噪效果。