matlab小波去噪详解超全超全有程序.doc

"小波去噪详解超全超全有程序" 小波去噪是信号处理中的一种常见技术，它可以将信号中的噪声去除，提高信号的质量。在 Matlab 中，小波去噪可以通过 wden 函数实现，该函数可以对信号进行小波分解，并对每一层小波分解的系数进行阈值处理，以去除噪声。 小波去噪的关键步骤是选择合适的阈值，阈值的选择将直接影响去噪的效果。常见的阈值选择标准有四种：无偏似然估计（rigrsure）、固定阈值（sqtwolog）、启发式阈值（heursure）和极值阈值（minimaxi）。不同的阈值选择标准将产生不同的去噪效果。 在小波去噪中，还需要选择合适的阈值函数，阈值函数可以是软阈值（s）或硬阈值（h）。软阈值可以保留信号的细节，而硬阈值可以更好地去除噪声。 小波去噪还可以根据信号的噪声水平进行调整， scal 参数可以设置为 one、sln 或 mln，以适应不同的噪声水平。 在 Matlab 中，小波去噪函数 wden 的基本语法为 [xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname')，其中 x 是需要去噪的信号，tptr 是阈值选择标准，sorh 是阈值函数选择方式，scal 是阈值处理随噪声水平的变化，n 是小波分解的层数，wname 是小波的名称。 小波有很多种，如 Haar 小波、db 小波、sym 小波、coif 小波、bior 小波等，每种小波都有其特点和应用场景。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的小波。 在 Matlab 中，小波去噪可以通过以下步骤实现： 1. 加载采集的信号，例如 load leleccum; 2. 将信号中的一部分赋给变量 s，例如 s=leleccum(indx); 3. 对信号进行小波分解，例如 [c,l]=wavedec(s,3,'db1'); 4. 对每一层小波分解的系数进行阈值处理，例如 dd3=zeros(1,length(d3)); 5. 对去噪后的信号进行重构，例如 s1=waverec(c1,l,'db1'); 6. 将去噪后的信号进行图示，例如 subplot(2,2,2);plot(s1);grid;title('强制消噪后的信号'); 通过这些步骤，可以对信号进行小波去噪，提高信号的质量。