几种小波去噪函数的比较

1、几种小波去噪函数的比较实例1%应用db5作为小波函数进行3层分解%利用无偏似然估计阈值%对 from mit-bih-db的单导联数据进行去噪处理clear;clcload('d:/matlab/work/');e=m(:,2);e=e'n=size(e);s=e(1:2000);%小波分解c l=wavedec(e,3,'db5');% 从c中提取尺度3下的近似小波系数ca3=appcoef(c,l,'db5',3);%从信号c中提取尺度1,2,3下的细节小波系数cd1=detcoef(c,l,1);cd2=detcoef(c,l,2)

2、;cd3=detcoef(c,l,3);%使用stein的无偏似然估计原理进行选择各层的阈值%cd1,cd2,cd3为各层小波系数， %'rigrsure为无偏似然估计阈值类型thr1=thselect(cd1,'rigrsure');thr2=thselect(cd2,'rigrsure');thr3=thselect(cd3,'rigrsure');%各层的阈值tr=thr1,thr2,thr3;%'s'为软阈值;'h'硬阈值。sorh='s'%-去噪-%xc为去噪后信号%cxc,lxc

3、为的小波分解结构%perf0和perf2是恢复和压缩的范数百分比。%'lvd'为允许设置各层的阈值,%'gbl'为固定阈值。%3为阈值的长度xc,cxc,lxc,perf0,perf2=wdencmp('lvd',e, .'db5',3,tr,sorh);%-去噪效果衡量（snr越大效果越好,%rmse越小越好）%选取信号的长度。n=n(2);x=e;y=xc;f=0;m=0;for ii=1:n m(ii)=(x(ii)-y(ii)2; t(ii)=y(ii)2; f(ii)=t(ii)/m(ii); f=f+f(ii); m=

4、m+m(ii);end;snr=10*log10(f);mse=m/n;sm=snr/mse;%对比原始信号和除噪后的信号subplot(2,1,1);plot(s(1:1000);title('原始信号')subplot(2,1,2);plot(xc(1:1000);title('除噪后的信号')snr,mse实例2小波去噪的m文件局部放电试验所采集的信号中往往混有白噪声、周期干扰信号去除。此处采用常用db系列小波中的db6小波进行9尺度的多分辨分解后，根据白噪声能量特性，估算各尺度的阈值大小，采用硬值进行处理，后进行重构。matlab程序如下：functio

5、n sd=xiao_denoise(mix_signal)%此函数用于去除白躁信号周期性干扰信号%输入参数mix_signal为采集到的信号波形s= 1 p=;w_dept=9;w_name='db6'coef=cell(1,w_dept);thr=zeros(1,w_dept+1);c,l=wavedec(mix_signal,w_dept,w_name); %对混合信号s进行db6的9尺度一维分解coef(1)=appcoef(c,l,w_name,w_dept);%计算尺度为9的一维分解低频系数 cs=cs,coef_softj;thr(1)=median(abs(coe

6、f1)/p*sqrt(2*log(length(coef1);%计算1尺度上的阈值coef_soft(1)=wthresh(coef1,'h',thr(1);%对小波系数进行阈值为thr(1)的硬阈值处理cs=coef_soft1;for j=2:w_dept+1 coef(j)=detcoef(c,l,w_dept-j+2);%计算尺度为9到2的各尺度高频小波系数 coef1(j)=detcoef(c,l,w_dept-j+2); thr(j)=median(abs(coefj)/p*sqrt(2*log(length(coefj);%计算9到2各尺度上的阈值 coef_so

7、ft(j)=wthresh(coefj,'h',thr(j);%对小波系数进行阈值为thr(j)的硬阈值处理 cs=cs,coef_softj;endsd=waverec(cs,l,w_name); %根据小波系数cs,l对信号进行重构subplot(2,1,1);plot(s);title(原始信号)；subplot(2,1,2);plot(sd);title(重构信号)实例验证为了验证去噪的有效性，先仿真产生一个局放脉冲然后叠加倍白噪声和周期干扰，利用前面的程序去造，结果如图1，从图上可以看到去噪后信号与原始信号幅值、相位都基本没有变化程序如下：fc=40e4; %振荡频率

8、t4=; %脉冲起始时间tn=1e-3; %总时间x=0:step:tn;x4=t4:step:tn;%s4=(exp(t4-x4)*13/t)-exp(t4-x4)*22/t).*sin(2*pi*fc*x4);s4=(exp(t4-x4)/tr)-exp(t4-x4)/td).*sin(2*pi*fc*x4);s4=zeros(1,t4/step),s4;p=tn/step;n=*randn(1,p); %产生白噪信号n=n,0;s5=*sin(2*pi*x); %产生周期性干扰信号s6=s4+n+s5; sd=liu_denoise(s6);subplot(311);plot(x,s4);title('单个局放脉