matlab小波變換函數(shù)的總結(jié)與程序

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1、小波去噪舉例MATLAB中用wnoise函數(shù)測(cè)試去噪算法sqrt_snr=3;init=231434;[x,xn]=wnoise(3,11,sqrt_snr,init);%加噪，信噪比為3subplot(3,2,1),plot(x)title('originaltestfunction')subplot(3,2,2),plot(xn)title('noisedfunction')lev=5;xd=wden(x,'heursure','s','one',lev,'sym8');%利用小波對(duì)一維信號(hào)進(jìn)行降噪,XD為降噪后的%信號(hào)，CXD，LXD為XD

2、的小波分解結(jié)構(gòu)%'s'or'h'決定閾值的使用方式，SCAL決定閾值是%否隨噪聲變化：'one'不調(diào)整，'sln'對(duì)第一層系%數(shù)的層噪聲分別進(jìn)行估計(jì)和調(diào)整；'mln'對(duì)各層%系數(shù)的層噪聲分別進(jìn)行估計(jì)和調(diào)整；subplot(3,2,3),plot(xd)title('Onede-noisedfunction')xd=wden(x,'heursure','s','sln',lev,'sym8');subplot(3,2,4),plot(xd)title('Slnde-noisedfunction')xd=wden(x,'sqtwolog','s','

3、sln',lev,'sym8');%固定閾值選擇算法去噪subplot(3,2,5),plot(xd)title('Sqtwologde-noisedfunction')[c,l]=wavedec(x,lev,'sym8');subplot(3,2,6),plot(xd)title('CLde-noisedfunction')MATLAB中圖像噪聲處理舉例loadsinsin;colormap('default');subplot(1,3,1),image(X);title('originalimage');axis('square');init

4、=231434;randn('seed',init);X=X+18*randn(size(X));%產(chǎn)生噪聲信號(hào)subplot(1,3,2),image(x);title('noisedimage');axis('square');[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);%自動(dòng)生成小波去躁或壓縮的閾值選擇方案，也%就是尋找默認(rèn)值[xc,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',x,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);%使用全局閾值進(jìn)行%圖象降噪subplot

5、(1,3,3),image(xc);title('denoisedimage');axis('square')可見(jiàn)，含躁圖像的噪聲含量很強(qiáng)，利用小波去躁，可以有效去除躁聲，同時(shí)保留了邊界。Wdencmp函數(shù)[xc,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',x,'sym4',2,thr,sorh,keepapp)是使用小波進(jìn)行一維或二維小波壓縮或降噪的函數(shù)。前面的語(yǔ)句是對(duì)于輸入的一維或二維信號(hào)X，使用全局正閾值THR，由小波系數(shù)閾值得到降噪或壓縮后的信號(hào)XC。附加的輸出變量[cxc,lxc]是XC的小波分解結(jié)構(gòu)；[pe

6、rf0,perfl2]是恢復(fù)和壓縮的L2范數(shù)百分比。使用小波'sym4'執(zhí)行小波分解到第N＝2層。Sorh是軟閾值或硬閾值。若keepapp＝1，低頻系數(shù)不能進(jìn)行閾值處理。