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
时间: 2024-05-01 13:24:14 浏览: 27
以下是使用奇异谱分析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代码示例:
```
% 生成含有高斯白噪声的信号
t = linspace(0, 1, 1000);
f1 = 10;
f2 = 50;
y = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t) + randn(size(t));
% 对信号进行SSA去噪
K = 50; % K为奇异值个数
X = zeros(K, length(y)-K+1);
for i = 1:K
X(i,:) = y(i:end-K+i);
end
[U,S,V] = svd(X);
r = 10; % r为选取的主分量个数
Ur = U(:,1:r);
Sr = S(1:r,1:r);
Vr = V(:,1:r);
Xr = Ur*Sr*Vr';
y_ssa = sum(Xr,1);
% 计算信噪比和峰值信噪比
snr_original = snr(y, y-y_ssa);
snr_peak_original = psnr(y, y-y_ssa);
% 绘制信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, y);
title('Original signal');
subplot(2,1,2);
plot(t, y_ssa);
title('SSA denoised signal');
% 输出信噪比和峰值信噪比
fprintf('Signal-to-noise ratio (SNR) = %.2f dB\n', snr_original);
fprintf('Peak signal-to-noise ratio (PSNR) = %.2f dB\n', snr_peak_original);
```
注意,这里的`snr`和`psnr`函数需要使用Image Processing Toolbox中的工具箱。如果没有该工具箱,可以使用以下代码替代:
```
snr = @(x,y) 10*log10(sum(x.^2)/sum((x-y).^2));
psnr = @(x,y) 10*log10(max(x(:))^2/mean((x(:)-y(:)).^2));
```
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