对IMF分量进行小波阈值的matlab程序
时间: 2023-11-02 19:04:00 浏览: 49
以下是对IMF分量进行小波阈值的MATLAB程序:
```matlab
% 小波阈值分解
load('数据.mat'); % 加载数据
n = length(data); % 数据长度
wname = 'db4'; % 使用db4小波
level = ceil(log2(n)); % 小波分解层数
[c,l] = wavedec(data, level, wname); % 小波分解
thr = wthrmngr('sqtwolog',c); % 计算阈值
sorh = 's'; % 奇偶阈值
keepapp = 0; % 不保留近似分量
xd = wdencmp('gbl',c,l,wname,level,thr,sorh,keepapp); % 小波阈值去噪
% IMF分量提取
imf = emd(xd); % 对去噪后信号进行EMD分解
imf_num = size(imf,2); % IMF分量个数
% 对每个IMF分量进行小波阈值去噪
for i = 1:imf_num
c = imf(:,i);
level = ceil(log2(length(c))); % 小波分解层数
[c,l] = wavedec(c,level,wname); % 小波分解
thr = wthrmngr('sqtwolog',c); % 计算阈值
sorh = 's'; % 奇偶阈值
keepapp = 0; % 不保留近似分量
xd = wdencmp('gbl',c,l,wname,level,thr,sorh,keepapp); % 小波阈值去噪
imf(:,i) = xd; % 将去噪后的IMF分量保存回imf矩阵中
end
% 重构信号
recon_data = sum(imf,2); % 将IMF分量相加得到重构信号
```
其中,`数据.mat`文件是一个MATLAB数据文件,里面包含了待处理的数据,可以根据实际情况进行替换。这段程序先对原始信号进行小波阈值去噪,然后对去噪后的信号进行EMD分解,提取出IMF分量。对每个IMF分量再进行小波阈值去噪,最后将去噪后的IMF分量相加得到重构信号。