小波去噪软阈值和硬阈值matlab仿真程序.docVIP

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2017-11-20 发布于江苏
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小波去噪软阈值和硬阈值matlab仿真程序.doc

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小波去噪软阈值和硬阈值matlab仿真程序

小波去噪软阈值和硬阈值的matlab仿真程序 %设置信噪比和随机种子值 snr=4; init=2055615866; %产生原始信号sref和高斯白噪声污染的信号s [sref,s]=wnoise(1,11,snr,init); %用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数 [c,l]=wavedec(s,3,db1); a3=appcoef(c,l,db1,3); d3=detcoef(c,l,3); d2=detcoef(c,l,2); d1=detcoef(c,l,1); thr=1; %进行硬阈值处理 ythard1=wthresh(d1,h,thr); ythard2=wthresh(d2,h,thr); ythard3=wthresh(d3,h,thr); c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1]; s3=waverec(c2,l,db1); %进行软阈值处理 ytsoftd1=wthresh(d1,s,thr); ytsoftd2=wthresh(d2,s,thr); ytsoftd3=wthresh(d3,s,thr); c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1]; s4=waverec(c3,l,db1); %对上述信号进行图示 subplot(5,1,1);plot(sref);title(参考信号); subplot(5,1,2);plot(s);title(染噪信号); subplot(5,1,3);plot(s3);title(硬阈值处理); subplot(5,1,4);plot(s4);title(软阈值处理); %设置信噪比和随机种子值 snr=4; init=2055615866; %产生原始信号sref和高斯白噪声污染的信号s [sref,s]=wnoise(1,11,snr,init); %用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数 [c,l]=wavedec(s,3,db1); a3=appcoef(c,l,db1,3); d3=detcoef(c,l,3); d2=detcoef(c,l,2); d1=detcoef(c,l,1); thr=1; %进行硬阈值处理 ythard1=wthresh(d1,h,thr); ythard2=wthresh(d2,h,thr); ythard3=wthresh(d3,h,thr); c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1]; s3=waverec(c2,l,db1); %进行软阈值处理 ytsoftd1=wthresh(d1,s,thr); ytsoftd2=wthresh(d2,s,thr); ytsoftd3=wthresh(d3,s,thr); c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1]; s4=waverec(c3,l,db1); %对上述信号进行图示 subplot(5,1,1);plot(sref);title(参考信号); subplot(5,1,2);plot(s);title(染噪信号); subplot(5,1,3);plot(s3);title(硬阈值处理); subplot(5,1,4);plot(s4);title(软阈值处理); Matlab小波消噪程序（原创） [Yo,FS,NBITS,OPTS]=wavread(normal_s3.wav); fs=FS Y=Yo; dt=1/FS; YY=Yo(1800:9500); N=length(YY); Y=YY+0.14*randn(1,N); time=(0:N-1)*dt; (N-1)*dt fY=fs*(1:N/2)/N; yYY=abs(fft(YY)); yY=abs(fft(Y)); [c,l]=wavedec(Y,4,coif4); a4=appcoef(c,l,coif4,4); a3=appcoef(c,l,coif4,3); a2=appcoef(c,l,coif4,2); a1=appcoef(c,l,coif4,1); d4=detcoef(c,l,4); d3=detcoef(c,l,3); d2=detcoef(c,l,2); d1=detcoef(c,l,1); figure(1) subplot(511);plot(a4);title(a4); subplot(512);plot(d4);title(d4); subplot(513);plot(d3);title(d3); subplot(514);plot(d2);title(d2); subplot(5,1,5);plot(d1);title(d1); SNRin=10*log(n