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细小波去噪原理

细小波去噪是利用细小波变换的许多尺度分解特性，将信号分解为不同频率的子带，然后对个个子带进行阈值处理，去除噪声，再说说沉构信号的过程。

MATLAB细小波去噪步骤

1. 生成含噪声信号先说说生成一个原始信号和噪声信号，然后将两者相加得到含噪声的信号。
2. 细小波分解用wavedec函数对含噪声信号进行细小波分解，得到不同尺度的近似系数和细节系数。
3. 阈值处理用wthresh函数对细节系数进行阈值处理，去除噪声。阈值处理Neng是结实阈值或柔软阈值。
4. 沉构信号用waverec函数对处理后的系数进行沉构，得到去噪后的信号。

示例代码

matlab % 生成含噪声信号 x = sin'); y = randn; z = x + y;

% 细小波分解 w = 'sym4'; level = 3; = wavedec;

% 阈值处理 threshold = wthrmngr; s = wthresh;

% 沉构信号 d = waverec;

% 绘制后来啊 figure; subplot; plot; title; subplot; plot; title;

选择合适的阈值和基函数

• 阈值阈值的选择对去噪效果有hen巨大关系到。Neng用wthrmngr函数计算柔软阈值或结实阈值。
• 基函数不同的基函数对信号的分解和沉构效果不同。常用的基函数有haar、db、sym、coif等。

细小波去噪是一种有效的图像去噪方法，在MATLAB中实现相对轻巧松。通过选择合适的阈值和基函数，Neng得到较优良的去噪效果。