小波变换去噪的matlab代码

以下是一个使用小波变换进行去噪的 Matlab 代码示例：

% 读入噪声信号
noisy_signal = load('noisy_signal.mat');

% 小波变换去噪
denoised_signal = wdenoise(noisy_signal, 'Wavelet', 'db4', 'DenoisingMethod', 'sqtwolog', 'ThresholdRule', 'hard', 'NoiseEstimate', 'LevelDependent');

% 绘制结果
plot(noisy_signal); hold on;
plot(denoised_signal);
legend('Noisy Signal', 'Denoised Signal');

在这个代码中，我们使用了 `wdenoise` 函数进行小波变换去噪。其中，参数 `'Wavelet'` 指定了小波基的类型，`'DenoisingMethod'` 指定了去噪方法，`'ThresholdRule'` 指定了阈值规则，`'NoiseEstimate'` 指定了噪声估计方法。这些参数可以根据实际情况进行调整。

需要注意的是，这个代码中使用了一个名为 `noisy_signal.mat` 的文件，应该根据实际情况进行修改。此外，还需要确保已经安装了 Signal Processing Toolbox。

相关问题

小波变换去噪matlab代码

这是一个基于小波变换的去噪的 Matlab 代码示例：

% 读入带噪声的信号
x = load('noisy_signal.mat');

% 设定小波变换参数
wname = 'db6'; % 小波变换类型
level = 4; % 分解层数

% 进行小波变换
[c, l] = wavedec(x, level, wname);

% 设定阈值
alpha = 3; % 阈值因子

% 对每一层小波系数进行软阈值处理
thr = alpha*sqrt(2*log(length(x)));
for i = 1:level
    start_index = sum(l(1:i))+1;
    end_index = sum(l(1:i+1));
    c(start_index:end_index) = wthresh(c(start_index:end_index), 's', thr);
end

% 重构信号
denoised_signal = waverec(c, l, wname);

% 绘制去噪后的信号
figure;
plot(x, 'b');
hold on;
plot(denoised_signal, 'r');
legend('Noisy Signal', 'Denoised Signal');

该代码首先读入带噪声的信号，然后使用小波变换将其分解为不同尺度的小波系数。接着对每层小波系数进行软阈值处理，最后将处理后的小波系数重构成去噪后的信号。阈值的选择可以根据具体的应用场景进行调整。

图像小波变换去噪matlab代码

以下是一个基于小波变换的图像去噪的 MATLAB 代码示例：

% 加载图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
img = rgb2gray(img);

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);

% 小波变换去噪
[c, s] = wavedec2(noisy_img, 2, 'haar');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', c);
sorh = 's'; % 去噪方法，'s'表示软阈值
keepapp = 1; % 是否保留最低频率近似系数
denoised_c = wthresh(c, sorh, thr);
denoised_img = waverec2(denoised_c, s, 'haar');

% 显示结果
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 3, 2);
imshow(noisy_img);
title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1, 3, 3);
imshow(denoised_img);
title('去噪后的图像');

该代码首先加载一张图像（这里使用的是 Lena 图像），然后将其转换为灰度图像。接下来，使用 `imnoise` 函数向原始图像中添加高斯噪声。然后，使用 `wavedec2` 函数进行二维小波变换，并使用 `wthrmngr` 函数计算阈值。在此基础上，使用 `wthresh` 函数对小波系数进行软阈值处理，再使用 `waverec2` 函数进行逆变换。最后，将原始图像、添加噪声后的图像以及去噪后的图像进行显示。