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1、 小波去噪举例MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法sqrt_snr=3; init=231434; x,xn=wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % 加噪，信噪比为3subplot(3,2,1),plot(x) title(original test function) subplot(3,2,2),plot(xn) title(noised function)lev=5; xd=wden(x,heursure,s,one,lev,sym8);%利用小波对一维信号进行降噪, XD为降噪后的%信号，CXD，LXD为XD的小波分解结构% s or h决定阈值的使用方式，
2、SCAL决定阈值是%否随噪声变化：one 不调整， sln对第一层系%数的层噪声分别进行估计和调整； mln对各层%系数的层噪声分别进行估计和调整； subplot(3,2,3),plot(xd) title(One de-noised function)xd=wden(x,heursure,s,sln,lev,sym8);subplot(3,2,4),plot(xd) title(Sln de-noised function)xd=wden(x,sqtwolog,s,sln,lev,sym8);% 固定阈值选择算法去噪subplot(3,2,5),plot(xd) title(Sqtwolo
3、g de-noised function)c,l=wavedec(x,lev,sym8);subplot(3,2,6),plot(xd) title(CL de-noised function)MATLAB中图像噪声处理举例load sinsin; colormap(default); subplot(1,3,1),image(X); title(original image); axis(square);init=231434; randn(seed,init); X=X+18*randn(size(X); %产生噪声信号subplot(1,3,2),image(x); title(nois
4、ed image); axis(square);thr,sorh,keepapp=ddencmp(den,wv,x); %自动生成小波去躁或压缩的阈值选择方案，也 %就是寻找默认值xc,cxc,lxc,perf0,perfl2=wdencmp(gbl,x,sym4,2,thr,sorh,keepapp);%使用全局阈值进行%图象降噪subplot(1,3,3),image(xc); title(denoised image); axis(square)可见，含躁图像的噪声含量很强，利用小波去躁，可以有效去除躁声，同时保留了边界。Wdencmp函数xc,cxc,lxc,perf0,perfl2=wdencmp(gbl,x,sym4,2,thr,sorh,keepapp)是使用小波进行一维或二维小波压缩或降噪的函数。前面的语句是对于输入的一维或二维信号X，使用全局正阈值THR，由小波系数阈值得到降噪或压缩后的信号XC。附加的输出变量cxc,lxc是XC的小波分解结构； perf0,perfl2是恢复和压缩的L2范数百分比。使用小波sym4执行小波分解到第N2层。Sorh是软阈值或硬阈值。若keepapp1，低频系数不能进行阈值处理。
