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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

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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
小波阈值降噪MATLAB 2019A 及以上版本的实现与应用
引言
在信号处理领域小波阈值降噪是一种常见的降噪方法该方法通过小波变换将信号分解为多个层级
然后对每一层的小波系数进行阈值处理从而实现对信号的降噪本文将围绕 MATLAB 2019A
以上版本的小波阈值降噪功能展开介绍其实现方法多种降噪策略以及实际应用
小波阈值降噪的基本原理
小波阈值降噪主要包括三个步骤小波变换阈值处理以及小波重构首先对输入信号进行小波变
将其分解为多层细节系数和一层近似系数然后对每一层的细节系数进行阈值处理最后根据
处理后的系数和最后一层的近似系数进行小波重构得到降噪后的信号
MATLAB 中的小波阈值降噪实现
1. 自定义阈值对输入信号进行降噪处理
MATLAB 我们可以使用`dwt`函数对信号进行离散小波变换然后根据需要设置阈值对每一层
的小波系数进行处理例如我们可以设置一个自定义的阈值对所有大于该阈值的系数进行置零或
缩小处理
2. 输入信号获得其推荐阈值类型及阈值大小并降噪
MATLAB 提供了多种推荐阈值类型如基于斯坦因无偏风险估计(Stein's Unbiased Risk
Estimate, SURE)的阈值选择方法我们可以使用`wdenoise`函数来自动选择合适的阈值类型和
大小进行降噪处理
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
MATLAB 我们可以使用`wfilters`函数来获取小波分解的滤波器系数然后使用`dwt`函数
对信号进行多层小波分解对于每一层的小波系数我们可以根据需要选择不同的阈值处理方法
使用`idwt`函数将处理后的系数进行小波重构得到降噪后的信号
实际应用与展示
我们可以根据实际需求修改分解层数阈值类型和大小等参数以获得最佳的降噪效果 MATLAB
我们可以方便地查看降噪前后的细节系数分解层数等参数同时我们还可以附带一份数据
以便查看数据格式并调整自己的数据最后使用代码运行进行验证

资源文件列表:

小波阈值降噪及以上实现包含多个小.zip 大约有13个文件
  1. 1.jpg 97.52KB
  2. 2.jpg 82.44KB
  3. 3.jpg 36.55KB
  4. 4.jpg 98.27KB
  5. 小波阈值降噪及以上实现包含.html 5.92KB
  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
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