ZIP4-小波阈值降噪 wavlet denoisemaatlab2019a及以上实现包含多个小波阈值降噪方法1.自定义阈值对输入信号进行降噪处理2.输入信号获得其推荐阈值类型及阈值大小并降噪3 313.32KB

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  6. 小波阈值降噪及以上版本的实现与应用一引言在信号处.doc 1.94KB
  7. 小波阈值降噪在中的实现与应用一.txt 3.21KB
  8. 小波阈值降噪在及以上的应用与实现一引言小波.txt 1.96KB
  9. 小波阈值降噪在及更高版本中的应用一背景介.txt 2.61KB
  10. 小波阈值降噪技术在及以上版本中的应用随着现代信.txt 2.37KB
  11. 小波阈值降噪是一种常用的信号处.doc 1.89KB
  12. 标题深入探讨小波阈值降噪实现与解析.txt 2.53KB
  13. 深度解析阈值降噪功能与的高级实.txt 2.73KB

资源介绍:

4_小波阈值降噪 wavlet denoise maatlab2019a及以上实现 包含多个小波阈值降噪方法 1.自定义阈值对输入信号进行降噪处理 2.输入信号获得其推荐阈值类型及阈值大小并降噪 3.对输入信号先进行多层小波分解，然后对分解后的细节系数降噪。 将降噪后的细节系数及最后一层分解的近似系数重构为新信号，展示降噪前后的细节系数 分解层数等参数可修改 有详细介绍并附带注释，保证可以运行 附带一份数据，可以查看数据格式来调整你的数据最后使用代码运行
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fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">处理后的系数和最后一层的近似系数进行小波重构<span class="ff2">，</span>得到降噪后的信号<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、<span class="ff3">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span></span>中的小波阈值降噪实现</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">自定义阈值对输入信号进行降噪处理</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>中<span class="ff2">，</span>我们可以使用<span class="ff3">`dwt`</span>函数对信号进行离散小波变换<span class="ff2">，</span>然后根据需要设置阈值对每一层</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的小波系数进行处理<span class="ff4">。</span>例如<span class="ff2">，</span>我们可以设置一个自定义的阈值<span class="ff2">，</span>对所有大于该阈值的系数进行置零或</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">缩小处理<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">输入信号获得其推荐阈值类型及阈值大小并降噪</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">提供了多种推荐阈值类型<span class="ff2">，</span>如基于斯坦因无偏风险估计</span>(Stein's Unbiased Risk </div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Estimate, SURE)<span class="ff1">的阈值选择方法<span class="ff4">。</span>我们可以使用</span>`wdenoise`<span class="ff1">函数来自动选择合适的阈值类型和</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">大小进行降噪处理<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">对输入信号先进行多层小波分解<span class="ff2">，</span>然后对分解后的细节系数降噪</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>中<span class="ff2">，</span>我们可以使用<span class="ff3">`wfilters`</span>函数来获取小波分解的滤波器系数<span class="ff2">，</span>然后使用<span class="ff3">`dwt`</span>函数</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对信号进行多层小波分解<span class="ff4">。</span>对于每一层的小波系数<span class="ff2">，</span>我们可以根据需要选择不同的阈值处理方法<span class="ff4">。</span>最</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">后<span class="ff2">，</span>使用<span class="ff3">`idwt`</span>函数将处理后的系数进行小波重构<span class="ff2">，</span>得到降噪后的信号<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、</span>实际应用与展示</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们可以根据实际需求修改分解层数<span class="ff4">、</span>阈值类型和大小等参数<span class="ff2">，</span>以获得最佳的降噪效果<span class="ff4">。</span>在<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">MATLAB</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">中<span class="ff2">，</span>我们可以方便地查看降噪前后的细节系数<span class="ff4">、</span>分解层数等参数<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff2">，</span>我们还可以附带一份数据<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以便查看数据格式并调整自己的数据<span class="ff2">，</span>最后使用代码运行进行验证<span 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