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

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：

% 生成含噪信号
t = 0:0.01:10;
x = sin(t) + 0.5 * randn(size(t));

% 奇异谱分析SSA去噪
L = 50; % 窗口长度
K = 10; % 分解成多少个子信号
[X, ~] = mySSA(x, L, K); % mySSA是自定义的奇异谱分析函数
X(K+1:end,:) = 0; % 去掉高频子信号
x_denoised = sum(X,2); % 合成去噪信号

% 计算信噪比和峰值信噪比
SNR = snr(x, x - x_denoised);
PSNR = psnr(x, x_denoised);

% 绘制原始信号、含噪信号和去噪信号
figure;
plot(t, x, 'b', t, x + 0.5 * randn(size(t)), 'r', t, x_denoised, 'g');
legend('原始信号', '含噪信号', '去噪信号');
title(['SNR = ' num2str(SNR) ' dB, PSNR = ' num2str(PSNR) ' dB']);

function [X, eigenv] = mySSA(x, L, K)
% 奇异谱分析SSA函数
N = length(x); % 信号长度
X = zeros(L,K); % 存储子信号
for i = 1:N-L+1
    X(:,i) = x(i:i+L-1);
end
[U,S,V] = svd(X);
eigenv = diag(S).^2; % 特征值
E = U'*X;
X = zeros(size(X));
for i=1:K
    X(:,i) = U(:,i)*E(i,:)*V(:,i)';
end
end

function SNR = snr(x, e)
% 计算信噪比
SNR = 10*log10(norm(x)^2/norm(e)^2);
end

function PSNR = psnr(x, x_denoised)
% 计算峰值信噪比
MSE = mean((x-x_denoised).^2);
PSNR = 10*log10(max(x)^2/MSE);
end

其中，`mySSA`函数采用奇异谱分析SSA方法对信号进行分解和合成，`snr`函数计算信噪比，`psnr`函数计算峰值信噪比。运行以上代码，输出结果中将会显示信噪比和峰值信噪比的值，并绘制原始信号、含噪信号和去噪信号的图像。