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x
给大家分享几个小波阈值去噪的MATLAB代码& p) I3 ^6 V: d0 y; f& q
7 |5 Z8 A( [- l
0 C9 a* D: \$ Z) I例1：7 l# D4 M$ O' A7 t
' M0 [3 q& i! U' |( k
load leleccum;) e" C: p" r2 F4 |: k' z: z, R8 H
4 R" l; O0 R; _% F, [index = 1:1024;
0 l8 d% `2 Q" ~( w. \0 a1 t/ q, j
x = leleccum(index);# i- p* X! H+ U$ L: U- L9 \
, B1 X* O) m6 J( g1 M% n%产生噪声信号
* U* q3 r! _; y! v7 O3 u
0 A$ D! L, w/ Z6 Q* n$ Z& e. T vinit = 2055615866;$ m- r e. d0 |
1 p2 t$ C0 f: `( F" _2 `9 erandn('seed',init);
( u# d, x$ S' O% H8 p0 D6 @
' f0 @2 y3 |$ u1 f, j8 p7 @nx = x + 18*randn(size(x));
; p; ^; \. S5 {& l% r j
4 }" j8 D/ `, d$ P7 ~( y* V* M%获取消噪的阈值
9 k: Z$ i$ d" b/ X: I9 c# i
( ?3 \* X% c. g( }' H. b1 @1 Z[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx);
; c! c' i0 e* r) f6 d6 A7 f* J2 t$ J" }
%对信号进行消噪+ a+ g4 X2 k6 D9 e' a6 N
) i: p$ P) x4 C; T! |' W2 Lxd = wdencmp('gbl',nx,'db4',2,thr,sorh,keepapp);
& e" B4 M$ z$ l. z3 m- \6 h, l$ G8 f" r) q" R r( p; ^
subplot(221);
' P n r- u: F9 R
/ D: @0 @, ~8 Iplot(x);2 [8 J( p4 K" V) w) ]% w
' Q3 Y9 @' \% o; K! Z0 Qtitle('原始信号');" u+ D; ?- Z4 u4 A! K2 H# h
7 {2 K8 h; z9 z1 X) Dsubplot(222);
& o% \, S" Y0 L" h+ n& Z7 V# Y+ N
- V3 m1 I' Z. Mplot(nx); ?8 K- b- a9 ]% w+ m+ K# O, f, X
- M/ R7 Q7 J2 }- [1 O1 T
title('含噪信号');
. d2 Q. r, _8 C! z) m* g5 n
% f9 v, t: Z6 ]' Z( osubplot(223);
9 J: v9 k( Y+ _& P
7 m- W2 `* |4 g0 ~1 zplot(xd);
2 |% Q% j, q5 ? f
* i8 p/ P: C" C& [- X- s Etitle('消噪后的信号');
1 t' s6 U7 y$ S" s
& L) B; x _% J5 x
' A' g. L7 X( [7 A# w3 q4 Z例2：' F- {( L }4 u) k. P
$ ?# K0 R+ g9 [* q1 X. z* W2 v& o+ J' m: u
本例中，首先使用函数wnoisest获取噪声方差，然后使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用wdencmp实现信号消噪。* I, H! H1 w3 }2 c4 h
9 ?' b" I* w g2 H @1 l: C& `load leleccum;4 f; W* O: t% v) K j& t. s
$ L: o$ d' G9 W6 c
indx = 1:1024;/ C! c8 A/ H! k0 L# q1 i4 f
; {6 o0 }6 d3 n* q
x = leleccum(indx);
" L5 M* C- \( d% v" g" i# y* `! f8 n( z
%产生含噪信号6 @/ Y4 S$ q7 d: N A+ `
' U) U8 Q* I2 H, Qinit = 2055615886;/ S* ^, v8 K) Y- }
" t# H4 J1 s+ m: q/ f, P' G9 {% |& Drandn('seed',init);, X8 ~ O' w$ ]3 C3 s9 N1 L
6 ^4 ?7 x& x6 _8 r2 @: S
nx = x + 18*randn(size(x));
% m7 W9 |+ m$ x4 W9 |. A0 i7 b4 v
9 G7 ^' Z* G8 w; h%使用小波函数'db6'对信号进行3层分解8 E* g5 ~1 Q5 F( \- G# d1 y" q
: L- O* z; p. b' [4 w+ K$ Z1 ?9 C: z
[c,l] = wavedec(nx,3,'db6');
' b" K* j1 W" h2 t Z" f! [- C, I
: G% B3 c! v7 e0 J! J4 y%估计尺度1的噪声标准差4 K! y2 e8 X8 K! b
) @2 y4 b! f9 p; L1 m, O" O
sigma = wnoisest(c,l,1);) M7 h2 Y$ q m% g# x3 l7 i
- X7 e% d1 z# x& q ~4 ?9 \. ralpha = 2;. P. e5 t: b6 ?- j n, q. ?7 c5 W
4 y. G" ]1 S+ E6 c4 V
%获取消噪过程中的阈值& b" F: j% z4 Y* s
6 r# S3 c! K" M0 a* Gthr = wbmpen(c,l,sigma,alpha);! {% `; P, }! }5 k* u
8 r! `) v: r: d% v) _# Zkeepapp = 1;
. ?5 @4 ]- F( O! z
& Z$ s8 ~' \5 D9 b0 N4 W* l%对信号进行消噪
& D: |2 y v h/ ~; p9 p) ~5 R) m. I7 j. e* }: x1 Y
xd = wdencmp('gbl',c,l,'db6',3,thr,'s',keepapp);! k; [+ Y; r* n
" E: R5 Q( g/ B2 Z$ nsubplot(221);3 z ] @' d- {- G5 I
a, Y7 T& C8 vplot(x);
6 Z( c( }; r& V5 A; f
6 n$ E9 a# |0 } T3 Ltitle('原始信号');# v8 Y% F1 a2 b- a( S
& }( S5 U8 t* H; X5 H* E; O. |
subplot(222);) V, [& G1 |/ \5 H6 |
% G% E1 h, Y( Y9 U+ jplot(nx);
# P6 `) \4 `* ^6 d! J Q/ [- H- |+ G! _( ?" U1 W, s
title('含噪信号');6 U: P) f# y' D. d+ g
6 w7 h( P8 w* x5 f% }& F; Isubplot(223);9 ]) w2 Y) O7 f7 k( J& r; x: V) X
, C2 e, B9 c) m! ?5 v& Rplot(xd);
" F% U6 Y8 T& j2 w( y* G4 u/ {5 n+ D+ s
title('消噪后的信号');
+ ? [ T; T* G' S" r) X( o* K: s) k0 ^& `9 z. ]
; H) f# X1 M/ q- Z7 k$ }
例3：
4 Q( B L3 e7 D1 X1 v
# c; V6 [' C; V1 y6 ?* Y( J本例中，对小波分解系数使用函数wthcoef进行阈值处理，然后利用阈值处理后的小波系数进行重构达到去噪目的。
6 Y9 M# F& [" g4 q: F2 H! E4 c1 B; O" k; \
load leleccum;+ h7 Y k7 I, ?. a+ z
1 f9 m5 u5 R" ~1 U2 B( ]; }/ i* H Iindx = 1:1024;0 W! Z5 M- o9 H" \& y `
5 ~ x$ W! O" T
x = leleccum(indx);8 l$ n! Z$ I# Z W
5 H% x* K. k* }; g+ e8 r0 ~%产生含噪信号
* t; V6 u+ n; u" J4 j8 d6 y- j) ~5 G5 s9 s: o8 D" B
init = 2055615866;8 t' e+ E3 K4 [% ^3 e
4 ]8 n( W- a8 r' lrandn('seed',init);
- t% ]+ I [' q2 ^' Z
* f- Z' m L& R2 k9 A; M0 O2 u) D2 hnx = x + 18*randn(size(x));0 n. O6 k$ H$ _1 G" g" `
+ e z" F( t7 T& E; |' \& p%使用小波函数'db5'对信号进行3层分解
H! i$ G" x& r/ E# [9 k7 l% K) ]( c
[c,l] = wavedec(nx,3,'db5');' d8 _3 F6 l. {: {& ?
8 }# [$ p9 V! o* L& N$ S$ B
%设置尺度向量8 r2 Q- x- N9 h6 Q9 ~ l9 g
3 R9 S7 }" n7 `; in = [1,2,3];1 j7 q1 B" s4 ~4 M9 p. f z
& e2 A" s3 ^1 s%设置阈值向量/ y: h5 |' p3 Y+ s4 E
" K0 d) g2 S7 A" n3 W& Bp = [100,90,80];
& ^2 s5 m7 s1 _4 @/ V+ p- f
0 F+ s9 D. ?3 s( D# _' I%对高频系数进行阈值处理; n# f5 ^4 v8 O3 x. y" o2 q8 L
, w+ B! U3 g5 B) h& {6 nnc = wthcoef('d',c,l,n,p);) o9 f0 M4 ~3 {
1 a, @; y% |, P6 Z$ ?%对修正后的小波分解结构进行重构
$ x5 o$ M# u% j H# m7 D8 W; A, h, A" S% e, ?, k
rx = waverec(nc,l,'db5');0 ]9 m/ Z% j7 ]- {/ P- v3 g
' B. S0 v) K; Y3 ], a1 P6 j
subplot(221);
- |' w7 W$ A" M8 y
) w: p4 y6 P1 g, a% m; Tplot(x);
3 d! d G4 @# b' P
# J! }+ i; Y. G/ `7 O) h7 t! ititle('原始信号');
* w& D. A0 H* {0 a5 u4 b) ?" Y( J0 M) J; I+ A3 A" |
subplot(222);
" w) v9 G& F5 D+ K, L9 E; J
' a O j$ {2 Q8 ~4 _) S2 dplot(nx);
/ _3 r+ p# H8 {% a% ]! I9 x7 l% r
$ l6 z6 t! X' z3 L7 k2 O/ g/ {title('含噪信号');
" Z2 X! Y4 D* H3 }* z+ G; R H1 `6 k8 e
subplot(223);- }% @6 U1 \5 j( j. R' a
$ n" }+ N* d T1 c
plot(rx);; S. M; p2 q0 x. W) m# v0 b
% w' C0 h, S! H
title('消噪后的信号');9 z# O, f" X' W9 t
! }% t" L# X- w$ a' Y/ I- V' Q# V ' q! i0 b: I6 e( m. _
' |- v% y- }8 M3 ]0 M6 R例4：
; s0 W* }: p2 C& S( K7 |( A' C4 `0 q$ I- [: a9 h! W
本例中，使用一维信号的自动消噪函数wden对信号进行消噪。
& j4 L7 I' L: Q( n- }4 v1 s& | q. e# y
load leleccum;6 e8 L; g! n Z& H7 Y* ]7 R
1 N1 u( d) R: I. Z% u nindx = 1:1024;) z& ?' @4 b5 A& }
; W8 A8 B6 L8 y& M5 Xx = leleccum(indx);& p5 I7 Q% F5 Z
1 D: ]9 h% L6 F+ {; E- C" r0 q8 j%产生含噪信号( l4 a6 w; C# e2 k$ S; I
: p# w2 h$ T) N- Cinit = 2055615866;
# b! i! }* ?5 c- x& t1 S. ~% J; j& L% M# ~" c
randn('seed',init);3 S- a7 `7 `) A/ w' |/ N% ]# t) L
) ?; l% `% y9 ?nx = x + 18*randn(size(x));
+ |7 h7 J& y! d# E& S
4 l, k* b4 a2 {$ o%将信号nx使用小波函数'sym5'分解到第5层
, w, B0 n) [( H% Y+ u
. ?7 U( x4 F& e%使用mimimaxi阈值选择系数进行处理，消除噪声信号3 G9 y0 `! o6 h) {# P
6 W) I" Y" @2 t3 M8 h& N% ?8 Y) z3 Slev = 5; `% K) h0 m# V. R" w& f
* h+ Q2 s% n8 \# B8 Jxd = wden(nx,'minimaxi','s','mln',lev,'sym5');0 Y- T( c, x9 q, ^
' |# x& _" K, v0 e6 f$ p
subplot(221);- F9 `$ n9 c) l9 N+ L& _% G
! ^* y' P5 ~9 K: r6 a2 m0 u$ E& M) ?
plot(x);
; i' M1 a3 g# z* b8 Z8 ?5 _0 C2 U$ }5 X% q
title('原始信号');
9 M- A4 B' Y5 |/ p2 p. n) e
5 ~ A; d( G; z, Osubplot(222);7 l _) N0 t! h7 t9 t8 N
# E+ I& c9 W# `plot(nx);
1 {) @& S! h1 Z5 |3 d8 A( v
8 |' G6 V% |8 y$ Utitle('含噪信号');
2 N5 O' @: f- }6 `. r1 x( o
4 l m- {. Y, J4 zsubplot(223);5 w3 ^ A8 I/ s4 d$ N+ a& p) a$ P
1 w$ Z; `" r5 f! |. B1 f! D1 T" uplot(xd);' W6 b! s/ n" J3 \% Z. ]
: @- k( n7 }& y. J- ~+ H! h5 `title('消噪后的信号');& N: s- W+ o: J0 u: O# K+ ?1 e2 U
4 U1 k$ E" x% U* o2 V# S
5 g# z3 }) L; ]& b* f' H7 j, A+ W, c$ `( `% H( B/ U9 \' ^
x=[-1.58 0.42 0.46 0.78 -0.49 0.59 -1.3 -1.42 -0.16 -1.47 -1.350.36 -0.44 -0.14 1 -0.5 -0.2 -0.06 -0.6 0.42 -1.52 0.51 0.76 -1.50.16 -1.29 -0.65 -1.48 0.6 -1.65 -0.55];" p# ^6 I7 z) Y P4 p# b5 ` X
lev=5;
& f! _+ B+ L7 T# f* g J) V Q3 xwname='db3';
0 N8 t% a9 s& }" L[c,l]=wavedec(x,lev,wname);% _3 g$ i$ l0 m4 W, d) U
sigma=wnoisest(c,l,1);
8 p: r* h- y" k, o Halpha=2;
# b6 [6 \: M/ L2 M% ~thr1=wbmpen(c,l,sigma,alpha). v. ]5 R+ s: J8 W" V4 s
[thr2,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha)
5 k' F8 m7 V4 I; E2 m2 e& vxd1=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr1,'s',1);
$ W9 g3 H" E" n/ [1 V[xd2,cxd,lxd,peRF0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wname,lev,thr2,'h');
0 d) S2 k- N, p7 _[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x)
3 [. j6 g7 _5 Txd3=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr,'s',1);
' `: ]1 i* z( M/ Ysubplot(411);plot(x);title('原始信号','fontsize',12);
( I# ]4 B0 _8 H( `4 b4 f esubplot(412);plot(xd1);title('使用penalty阈值降噪后信号','fontsize',12);
8 i5 f, V. r" f1 L, \4 F- Psubplot(413);plot(xd2);title('使用Birge-Massart阈值降噪后信号','fontsize',12);
$ l6 R6 S% v; O7 D p" s& ksubplot(414);plot(xd3);title('使用缺省阈值降噪后信号','fontsize',12);
" i2 c; C8 L, w" v7 B* k! j/ j' a! t! Z. F; z* `/ A0 A
/ i8 J* v5 Z; h8 [7 }+ X6 X" H0 D3 |) s- k# I. h
% h& Y/ F5 Q( P' C$ _6 O
1 U& W. D( u6 _3 l
, t2 {/ h% J: x( |$ Q
6 J, M7 E& J; `# ^2 O2 r: \8 y2 `( L( a+ E
8 |8 l# H# a/ f7 E r F; c |
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发表于 2019-11-15 10:01
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