小波去噪和小波包去噪的对比

上传人:壹****1 文档编号:489165987 上传时间:2022-08-09 格式:DOC 页数:5 大小:208KB
返回 下载 相关 举报
小波去噪和小波包去噪的对比_第1页
第1页 / 共5页
小波去噪和小波包去噪的对比_第2页
第2页 / 共5页
小波去噪和小波包去噪的对比_第3页
第3页 / 共5页
小波去噪和小波包去噪的对比_第4页
第4页 / 共5页
小波去噪和小波包去噪的对比_第5页
第5页 / 共5页
亲,该文档总共5页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
资源描述

《小波去噪和小波包去噪的对比》由会员分享,可在线阅读,更多相关《小波去噪和小波包去噪的对比(5页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。

1、问题1:试生成一个含噪声信号,利用matlab中的小波去噪和小波包去噪函数去除噪声,比较两者的性能差异。程序如下:clcclearallloadnoisdoppx=noisdopp;subplot(311)plot(x);title(原始信号的波形图)axistight;thr,sorh,keepapp=ddencmp(den,wv,x);xwd=wden(x,rigrsure,s,one,4,sym4);subplot(312)plot(xwd)title(小波降噪信号)axistightthr1,sorh1,keepapp1,crit=ddencmp(den,wp,x);xwpd=wpde

2、ncmp(x,h,4,sym4,sure,thr1,1);subplot(313)plot(xwpd)title(小波包降噪信号)axistight运行结果如下:原始信号的波形图50-51002003004005006007008009001000小波降噪信号10020030040050060070080090010001002003004005006007008009001000小波包降噪信号50-550-5区别:小波变换在低信噪比情况下的去噪效果较好,小波包分解去噪后信号更加的平滑;小波分解主要是针对细节成分全置0或者给定软(硬)阈值去噪,容易丢失信号中的有用信息。问题2:研究小波包分解树

3、中各节点的重构系数,给出其频谱分布讨论波包分解的频带划分程序如下:clcclearallloadnoisdopp;s=noisdopp;wpt=wpdec(s,3,sym1);plot(wpt);r20=wprcoef(wpt,20);subplot(621)plot(r20)title(r20)subplot(623)hua_fft(r20,10000,1)title(r20的FFT)r21=wprcoef(wpt,21);subplot(622)plot(r21)title(r21)subplot(624)hua_fft(r21,10000,1)title(r21的FFT)r22=wprc

4、oef(wpt,22);subplot(625)plot(r22)title(r22)subplot(627)hua_fft(r22,10000,1)title(r22的FFT)r23=wprcoef(wpt,23);subplot(626)plot(r23)title(r23)subplot(628)hua_fft(r23,10000,1)title(r23的FFT)r10=wprcoef(wpt,10);subplot(629)plot(r10)title(r10)subplot(6,2,11)hua_fft(rl0,10000,l)title(rlO的FFT)r11=wprcoef(wp

5、t,11);subplot(6,2,10)plot(r11)title(r11)subplot(6,2,12)hua_fft(r11,10000,1)title(r11的FFT)程序运行结果如下:TreeDecomposition(0,0)(1,0)(1,1)(2,0)(2,1)(2,2)(2,3)(3,0)(3,1)(3,2)(3,3)(3,4)(3,5)(3,6)(3,7)datafornode:(0)or(0,0).1086420-2-4-6-8-102004006008001000r20的FFT斗2r215i0林*柯岬哼朴啼i*“N-5一50010001500證1的FFT0.2,010

6、002000300040005000-.一”,显叫a胡訥帽刪榊心也辰r22的FFTrlOFFT411112o01W02000300040005000寸刪4010002000300040005000r11问题3:生成最优树结构,给出其熵值程序如下:clcclearallloadnoisdopp;x=noisdopp;wpt=wpdec(x,3,sym4);wpt=wpsplt(wpt,30);plot(wpt)bt=besttree(wpt);plot(bt)ent=read(wpt,ent,allnodes(wpt)T=entrupd(bt,shannon);ent=read(wpt,ent,

7、allnodes(bt)图1TreeDecomposition1086420-2-4-6-8-10小波包树1086420-2-4-6-8-102004006008001000datafornode:(0)or(0,0).2004006008001000图2最优小波包树表1小波包树中各节点的熵值0010112021222330-3.3195-3.8687-0.0128-4.4528-0.0194-0.0068-0.0071-5.03453233343536374041-0.0041-0.0374-0.0033-0.0026-0.0049-0.0014-5.3961-0.227031-0.0406表2最优小波包树中各节点的熵值001011202122233031-3.3195-3.8687-0.0128-4.4528-0.0194-0.0068-0.0071-5.0345-0.040632334041-0.0041-0.0374-5.3961-0.2270

展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 办公文档 > 解决方案

电脑版 |金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号