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?? 《小波分析理論與Matlab R2007實現》源代碼
?? M
字號:
% 當前延拓模式是補零
% 設置信噪比和隨機數種子
snr = 3; init = 2055615866; 
% 產生原始信號,并疊加標準高斯白噪聲
[xref,x] = wnoise(3,11,snr,init);
% 對x使用sym8小波進行5層分解,得到高頻系數。使用SURE閾值、軟閾值進行降噪
lev = 5;
xd = wden(x,'heursure','s','one',lev,'sym8');
% 畫出原始信號
subplot(611), plot(xref), axis([1 2048 -10 10]); 
title('原始信號'); 
subplot(612), plot(x), axis([1 2048 -10 10]); 
title(['噪聲信號 - 信噪比為 ',num2str(fix(snr))]); 
subplot(613), plot(xd), axis([1 2048 -10 10]); 
title('降噪信號 - heuristic SURE'); 
% 使用軟SURE閾值降噪 
xd = wden(x,'heursure','s','one',lev,'sym8');
% 畫出信號
subplot(614), plot(xd), axis([1 2048 -10 10]); 
title('降噪信號 - SURE');
% 對噪聲標準差進行單層估計,使用fixed form閾值降噪
xd = wden(x,'sqtwolog','s','sln',lev,'sym8');
% 畫出信號
subplot(615), plot(xd), axis([1 2048 -10 10]); 
title('降噪信號 - Fixed form 閾值');
% 對噪聲標準差進行多層估計,使用minimax閾值降噪
xd = wden(x,'minimaxi','s','sln',lev,'sym8');
% 畫出信號
subplot(616), plot(xd), axis([1 2048 -10 10]); 
title('De-noised signal - Minimax');
% 如果需要多次嘗試,最后是執行一次分解,多次設置閾值
% 分解
[c,l] = wavedec(x,lev,'sym8');
% 使用小波分解結構[c,l]設置閾值
xd = wden(c,l,'minimaxi','s','sln',lev,'sym8');


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