小波去噪代码
matlab小波去噪源码
matlab小波去噪源码以下是一个简单的Matlab小波去噪的示例源码：matlab.% 加载待去噪的信号。
load('noisy_signal.mat'); % 假设信号保存为noisy_signal.mat文件中的一个变量。
% 设置小波去噪的参数。
wavelet = 'db4'; % 选择小波基函数，这里使用Daubechies 4小波。
level = 5; % 小波分解的层数。
threshold_rule = 'sqtwolog'; % 阈值选取规则，这里使用sqtwolog规则。
% 对信号进行小波分解。
[c, l] = wavedec(noisy_signal, level, wavelet);% 估计噪声水平。
sigma = median(abs(c)) / 0.6745;% 计算阈值。
threshold = sigma sqrt(2 log(length(noisy_signal))); % 应用软阈值。
c_denoised = wthresh(c, threshold_rule, threshold);% 重构去噪后的信号。
denoised_signal = waverec(c_denoised, l, wavelet);% 可视化结果。
subplot(2,1,1);plot(noisy_signal);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(denoised_signal);title('去噪后的信号');这段代码首先加载待去噪的信号，然后设置小波去噪的参数，包括选择小波基函数、小波分解的层数和阈值选取规则。
接下来，代码对信号进行小波分解，并估计噪声水平。
然后，计算阈值，并应用软阈值函数对小波系数进行去噪处理。
最后，通过小波重构得到去噪后的信号，并将原始信号和去噪后的信号进行可视化比较。
matlab小波变换信号去噪
MATLAB小波变换信号去噪引言小波变换是一种多尺度分析方法，广泛应用于信号处理领域。
由于小波变换具有良好的时频局部性质，可以将信号分解为不同频率和时间分辨率的成分，因此被广泛应用于信号去噪领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行小波变换信号去噪的方法。
MATLAB中的小波变换在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox中的wavedec函数进行小波分解，使用wrcoef函数进行重构。
具体步骤如下：1.导入待处理的信号数据。
2.选择适当的小波基函数和分解层数。
3.使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到分解系数。
4.根据阈值方法对分解系数进行去噪处理。
5.使用wrcoef函数对去噪后的分解系数进行重构，得到去噪后的信号。
6.分析去噪效果并进行评估。
下面将逐步详细介绍这些步骤。
选择小波基函数和分解层数小波基函数的选择在小波分析中非常重要，不同的小波基函数适用于不同类型的信号。
常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波、db2小波等。
根据信号的特点和分析需求，选择合适的小波基函数是非常重要的。
在MATLAB中，可以使用wname函数查看支持的小波基函数。
可以通过比较不同小波基函数的性能指标来选择合适的小波基函数。
常见的性能指标包括频率局部化、时频局部化和误差能量。
选择分解层数时，需要根据信号的特点和噪声的程度来决定。
一般而言，分解层数越高，分解的细节系数越多，信号的时间分辨率越高，但运算量也会增加。
小波分解使用wavedec函数对信号进行小波分解。
函数的输入参数包括待分解的信号、小波基函数名称和分解层数。
函数输出包括近似系数和细节系数。
[C, L] = wavedec(x, level, wname);其中，x是待分解的信号，level是分解层数，wname是小波基函数名称。
C是包含近似系数和细节系数的向量，L是分解的长度信息。
根据分解层数，可以将分解系数划分为不同频带的系数。
小波去噪matlab程序代码
axis square %产生含噪声图像 init = 2055615866; randn（seed，init）; x = X + 50*randn（size（X） ）; subplot（2，2，2）;image（x）; colormap（map）; xlabel（（b）含噪声图像）;
%对三个方向高频系数进行阈值处理 nc = wthcoef2（h，c，s，n，p，s）; nc = wthcoef2（v，nc，s，n，p，s）; nc = wthcoef2（d，nc，s，n，p，s）; %对新的小波分解结构［c，s］进行重构 x1 = wavee（x1）; colormap（map）;
小波去噪 matlab 程序代码
1、小波去噪实现步骤 （1）二维信号的小波分解。选择一个小波和小波分解的层次 N，然后计 算信号 s 到第 N 层的分解。 （2）对高频系数进行阈值量化。对于从 1~N 的每一层，选择一个阈值， 并对这一层的高频系数进行软阈值量化处理。 （3）二维小波重构。根据小波分解的第 N 层的低频系数和经过修改的从 第一层到第 N 的各层高频系数，计算二维信号的小波重构 2、Matlab 函数介绍 （1）wavedec2 函数 该函数用于对多尺度二维小波进行分解，其常用调用格式：
xlabel（（c）第一次去噪图像）; axis square %对 nc 再次进行滤波去噪 xx = wthcoef2（v，nc，s，n，p，s）; x2 = waverec2（xx，s，coif3）; subplot（2，2，4）;image（x2）; colormap（map）; xlabel（（d）第二次去噪图像）;
axis square《span style=font-size:14px》 《span style=font-size:14px》 《span style=font-size:18px; color：#3366ff》
小波去噪c语言程序
小波去噪c语言程序1、小波阈值去噪理论小波阈值去噪就是对信号进行分解，然后对分解后的系数进行阈值处理，最后重构得到去噪信号。
该算法其主要理论依据是：小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域集中在一些大的小波系数中;而噪声的能量却分布于整个小波域内。
因此，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值。
可以认为，幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。
于是，采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减小至零。
小波阈值收缩法去噪的具体处理过程为：将含噪信号在各尺度上进行小波分解，设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为0，高于该阈值的小波系数或者完全保留，或者做相应的收缩（shrinkage）处理。
最后将处理后获得的小波系数用逆小波变换进行重构，得到去噪后的信号.2、小波阈值去噪c语言程序此程序是用于信号处理分析，突出奇异值的前段处理，对信号进行小波包分解，用C语言实现的，仅供参考。
#includestdio.h#includestdlib.h#includestdio.h#includestdlib.h#defineLENGTH4096//信号长度#defineDB_LENGTH8//Daubechies小波基紧支集长度/*******************************************************************一维卷积函数*说明：循环卷积，卷积结果的长度与输入信号的长度相同*输入参数：data［］，输入信号;core［］，卷积核;cov［］，卷积结果;*n，输入信号长度;m，卷积核长度。
******************************************************************/。
小波去噪的方法
小波去噪的方法：
1、默认阈值去噪处理：该方法利用函数ddencmp() 生成信号的默认阈值，然后利用函数wdencmp() 进行去噪处理；
2、给定阈值去噪处理：在实际的去噪处理过程中，阈值往往可通过经验公式获得，且这种阈值比默认阈值的可信度高。
在进行阈值量化处理时可利用函数wthresh()；
3、强制去噪处理：该方法是将小波分解结构中的高频系数全部置0，即滤掉所有高频部分，然后对信号进行小波重构。
这种方法比较简单，且去噪后的信号比较平滑，但是容易丢失信号中的有用成分。
bayer小波变换去噪算法 python实现 -回复
bayer小波变换去噪算法python实现-回复Bayer小波变换去噪算法是一种常见的图像去噪方法，它利用小波变换将图像分解为低频和高频信号，然后对高频信号进行阈值处理，最后进行小波逆变换得到去噪图像。
在本文中，我们将详细介绍Bayer小波变换去噪算法的原理和Python实现。
第一步：了解小波变换首先，我们需要了解小波变换的基本原理。
小波变换是一种数学工具，可以将信号分解为不同尺度的频率分量。
小波变换的优势在于它能够在时间和频率域上提供较好的时频局部性分析。
小波变换通常使用多个小波函数来表示信号，其中最常用的是Haar小波函数。
第二步：理解Bayer小波变换去噪算法原理Bayer小波变换去噪算法是一种基于小波变换的图像去噪算法。
它基于以下原理：图像的高频部分通常包含噪声信息，而低频部分则包含图像的主要信息。
因此，通过对高频部分进行阈值处理，我们可以保留图像中的主要信息，并去除噪声。
第三步：实现Bayer小波变换去噪算法下面我们将介绍如何使用Python实现Bayer小波变换去噪算法。
步骤1：导入必要的库首先，我们需要导入以下库：numpy用于数组处理，pywt用于小波变换。
pythonimport numpy as npimport pywt步骤2：读取图像使用OpenCV库读取图像，并将其转换为灰度图像。
pythonimport cv2img = cv2.imread('image.jpg', 0)步骤3：进行小波变换使用pywt库的dwt2函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频系数。
pythoncA, (cH, cV, cD) = pywt.dwt2(img, 'haar')步骤4：对高频系数进行阈值处理使用numpy库的函数对高频系数进行阈值处理。
pythonthreshold = np.std(cD) * 2cD_threshold = pywt.threshold(cD, threshold, mode='hard') 其中，阈值的选取可以根据实际情况进行调整。
matlab小波滤波器代码 -回复
matlab小波滤波器代码-回复在MATLAB中实现小波滤波器的代码，可以通过以下步骤来完成：第一步：导入信号数据在MATLAB中，首先需要导入待处理的信号数据。
可以使用`wavread`函数读取声音文件，或者使用`load`函数导入其他格式的数据。
matlab[data, fs] = wavread('sound.wav');这里`data`是读取到的信号数据，`fs`是采样率。
第二步：选择小波基函数小波滤波器通过对信号进行小波变换来实现滤波效果。
在MATLAB 中，可以选择不同的小波基函数进行变换。
常用的小波基函数包括`haar`、`dbN`（N是小波基的阶数）、`coifN`、`symN`等。
这里以`haar`小波基为例。
matlabwaveletName = 'haar';第三步：进行小波变换使用`wavedec`函数进行小波变换，将信号分解为多个尺度的小波系数。
matlab[level1, level2, level3, level4] = wavedec(data, 4, waveletName);这里将信号分解为4个尺度的小波系数，分别存储在`level1`、`level2`、`level3`和`level4`变量中。
第四步：滤波在小波变换后，可以对小波系数进行滤波操作。
可以通过设定一个阈值，将小波系数中小于该阈值的部分设为0，从而达到去噪的效果。
matlabthreshold = 0.5;level1(filteredLevel1 < threshold) = 0;level2(filteredLevel2 < threshold) = 0;level3(filteredLevel3 < threshold) = 0;level4(filteredLevel4 < threshold) = 0;这里使用了一个阈值为0.5的例子，小于该阈值的小波系数将被设为0。
小波去噪的matlab程序 -回复
小波去噪的matlab程序-回复如何使用Matlab进行小波去噪。
小波去噪是数值信号处理中常用的一种方法，它可以有效地去除信号中的噪声，保留有用的信号部分。
Matlab是一个强大的数值计算和数据可视化工具，也提供了丰富的信号处理工具箱，其中包括小波去噪算法。
本文将介绍如何使用Matlab进行小波去噪，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
首先，我们需要定义被噪声污染的信号。
在Matlab中，可以通过生成具有噪声的信号来模拟实际应用。
以下是一段生成具有高斯白噪声的正弦信号的代码：fs = 1000; 采样频率T = 1/fs; 采样间隔L = 1000; 信号长度t = (0:L-1)*T; 时间向量f = 50; 正弦信号频率A = 0.7; 正弦信号幅度x = A*sin(2*pi*f*t); 生成正弦信号添加高斯白噪声mu = 0; 噪声均值sigma = 0.5; 噪声标准差n = sigma*randn(size(t)); 生成高斯白噪声x_noisy = x + n; 带噪声的信号上述代码中，我们生成了一个频率为50 Hz的正弦信号，并添加了均值为0、标准差为0.5的高斯白噪声。
生成的带噪声的信号存储在变量`x_noisy`中。
接下来，我们需要选择一种小波基函数以分析信号，并选择合适的小波系数阈值来进行去噪。
Matlab提供了多种小波基函数和小波系数阈值选择方法，如Daubechies小波基函数和固定阈值法、SureShrink方法等。
以下是一段使用Daubechies小波基函数和可视化小波系数阈值选择结果的代码：执行小波变换[c, l] = wavedec(x_noisy, 5, 'db4'); 小波分解可视化小波系数figure;subplot(2,1,1);plot(x_noisy);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(c);title('小波系数');小波系数阈值选择thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',c,l); 阈值选择sorh = 's'; 阈值类型，s代表软阈值，h代表硬阈值keepapp = 1; 保留近似系数X = wdencmp('gbl',c,l,'db4',5,thr,sorh,keepapp); 小波去噪可视化去噪结果figure;subplot(2,1,1);plot(x_noisy);title('带噪声的信号');subplot(2,1,2);plot(X);title('去噪后的信号');上述代码中，我们使用了Daubechies小波基函数对信号进行了5级小波分解，并可视化了小波系数。
bayer小波变换去噪算法 python实现
bayer小波变换去噪算法 python实现一、背景噪声是图像处理中不可避免的问题，尤其在获取图像时，往往伴随着各种噪声。
这些噪声会严重影响图像的质量，甚至影响后续的分析和识别。
因此，去噪算法在图像处理中具有非常重要的意义。
Bayer 小波变换去噪算法是一种常用的去噪方法，能够有效地去除图像中的噪声。
二、算法原理Bayer小波变换去噪算法利用了小波变换的多分辨率特性，可以将图像分解成多个尺度上的细节和近似部分。
通过在不同的尺度上对图像进行分解，可以更好地捕捉到图像中的噪声，并对其进行去除。
具体来说，该算法通过以下步骤实现去噪：1.对图像进行小波分解，得到不同尺度上的细节和近似部分；2.对每个尺度上的细节部分进行阈值处理，将其中的噪声分量设置为零；3.将去噪后的细节部分重新组合成图像；4.对处理后的图像进行逆小波变换，得到最终的去噪图像。
该算法的优点在于能够有效地去除图像中的各种噪声，同时保留图像中的重要信息。
其缺点在于阈值的选择对去噪效果有较大的影响，不同的场景下可能需要不同的阈值。
三、Python实现以下是一个简单的Python实现Bayer小波变换去噪算法的示例代码：```pythonimportcv2importnumpyasnpdefbayer_wavelet_denoising(img,wavelet='db4',level=10):#定义小波基和分解级别wavelet_obj=cv2.createWaveletTransform(wavelet=wavelet,le vel=level)#对图像进行小波分解approx,details=wavelet_obj.transform(img)#对细节部分进行阈值处理并重建图像reconstructed=np.zeros_like(details)foriinrange(details.shape[2]):threshold=np.max(details[:,:,i])-0.5*np.max(details[:,:,i])**2reconstructed[:,:,i]=(details[:,:,i]>threshold)*details[: ,:,i]#逆小波变换得到去噪图像denoised=cv2.waveletTransform(reconstructed,wavelet_obj.w avelet)returndenoised```上述代码中，`img`表示输入的图像，`wavelet`表示小波基函数，`level`表示分解的级别。
matlab中1维数据小波去噪
小波去噪是信号处理中常用的一种方法，在MATLAB中也有相应的函数可以实现小波去噪。
下面我们将介绍MATLAB中对1维数据进行小波去噪的具体过程。
1. 准备原始数据我们需要准备一维的原始数据，可以是来自传感器采集的数据，也可以是从文件中读取的数据。
在MATLAB中，可以使用load函数或者从其它数据源导入数据。
2. 选择小波基和分解层数在进行小波去噪之前，需要选择适合的小波基和分解层数。
MATLAB 中提供了丰富的小波基选择，包括Daubechies小波、Symlet小波、Coiflet小波等。
根据信号的特点和需要去除的噪声类型，选择合适的小波基和分解层数。
3. 进行小波分解使用MATLAB中的wavedec函数对原始数据进行小波分解。
该函数的调用形式为[C, L] = wavedec(X, N, wname)，其中X为原始数据，N为分解层数，wname为小波基名称。
函数返回小波系数C和长度向量L。
4. 去除小波系数中的噪声根据小波分解得到的小波系数，可以利用MATLAB中的过滤函数对小波系数进行去噪。
常用的去噪方法包括阈值去噪、软硬阈值去噪等。
这些方法可以有效地去除信号中的噪声成分，得到干净的信号。
5. 重构信号经过去噪处理后，可以使用MATLAB中的waverec函数对去噪后的小波系数进行重构，得到去噪后的信号。
该函数的调用形式为X = waverec(C, L, wname)，其中C为去噪后的小波系数，L为长度向量，wname为小波基名称。
6. 可视化和分析可以利用MATLAB中丰富的绘图函数对去噪前后的信号进行可视化比较，以及对去噪效果进行分析。
通过比较原始信号和去噪后的信号，可以直观地了解去噪效果，并进行进一步的分析和处理。
通过以上步骤，我们可以在MATLAB中对一维数据进行小波去噪处理，去除信号中的噪声成分，得到干净的信号。
小波去噪是一种简单而有效的信号处理方法，在实际应用中具有广泛的应用前景。
小波去噪matlab代码
小波去噪matlab代码以下是一段使用小波去噪的 Matlab 示例代码：% 载入待处理的信号，这里将代表信号命名为 Sload signal.mat% 将信号做小波变换，将小波变换结果保存在 A 中[C,L] = wavedec(S,4,'db4');A = wrcoef('a',C,L,'db4',4);% 计算小波图形的阈值，使用一个固定值或自适应阈值thr = 0.15; % 使用一个固定的阈值，可以根据实际情况调整% 定义阈值类型，默认使用定值阈值thresholdType = 's';% 根据阈值将 A 中的小波系数进行阈值处理switch thresholdTypecase 's' % 定值阈值A(abs(A) < thr) = 0;case 'h' % 硬阈值A = wthcoef('h',A,thr);case 's' % 软阈值A = wthcoef('s',A,thr);end% 将处理后的小波系数进行重构，得到去噪效果更好的信号S_denoise = waverec(A,L,'db4');% 显示原始信号和处理后的信号subplot(2,1,1)plot(S)title('Original Signal')subplot(2,1,2)plot(S_denoise)title('Denoised Signal')该代码载入一个信号，执行小波变换，然后使用固定阈值处理小波系数，最后通过逆小波变换方式重构信号。
在具体应用中，可以根据需要调整使用方法和阈值数值，以达到更好的去噪效果。
小波去噪MATLAB实现
第4章医学图像小波去噪的MATLAB实现4.1 小波基的确定不同的小波基具有不同的时频特征，用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果，故小波分析在应用中便存在一个小波基或小波函数的选取和优化问题。
我们在应用中要把握小波函数的特征，根据应用需要，选择合适的小波基。
在小波分析应用中要考查小波函数或小波基的连续性、正交性、对称性、消失矩、线性相位、时频窗口的中心和半径以及时频窗的面积等，这些特征关系到如何选择合适的小波基。
本节选取了一些常见的小波基，首先固定小波分解层数和阈值，然后改变小波基，运行结果。
通过计算峰值信噪比(PSNR)来判定哪个小波基对医学图像去噪效果好。
下表为不同小波基去噪前带噪图像的峰值信噪比（PSNR）和去噪后图像的峰值信噪比（PSNR），通过峰值信噪比对不同小波基的去噪效果进行评价，从而选出对图像去噪效果较好的小波基。
表4-1 不同小波基去噪后图像的峰值信噪比通过去噪效果图4-1和表4-1以及图像评价原则我们可以很容易选出对图像去噪效果好，而又很好的保持图像细节的小波基。
从图4-1中我们可以看出选用sym3小波基去噪后噪声得到了明显的抑制，但是图像的细节被弱化了，读图有所影响。
选用sym5小波基去噪后，噪声没有得到很好的抑制，而且图像细节已明显消损，对读图有所影响。
选用coif2小波基对图像进行去噪后，噪声得到一定的抑制，图像的细节保持的也很好。
选用coif5小波基对图像去噪后，图像细节明显消损，对读图有所影响。
选用db2小波基对图像去噪后图像的噪声虽然得到抑制但细节变得模糊，很难辨别。
选用db6小波基对图像进行去噪后，图像失真比较明显。
从表4-1中可以看出去噪后图像的PSNR ,其中使用coif2小波基去噪后图像的PSNR最大，通常峰值信噪比PSNR愈大愈好。
实验结果如图4-1所示：原始图像 加噪图像图4-1 不同小波基去噪效果图综上所述，coif2小波基去噪效果很好，所以本次课程设计中我选择coif2小波基进行医学图像小波去噪方法研究。
小波变换去噪matlab源码
小波变换去噪matlab源码小波变换是一种广泛应用于信号处理和图像处理的技术。
它通过将信号分解成不同频率的子信号，从而提供了一种有效的降噪方法。
要在MATLAB中进行小波变换去噪，您可以使用MATLAB的信号处理工具箱中提供的函数。
下面是一个示例的MATLAB源代码，用于实现小波变换去噪：```MATLAB% 加载待处理的信号signal = load('input_signal.mat');% 设置小波函数和分解层数wavelet = 'db4'; % 使用 Daubechies 4 小波函数level = 5; % 设置分解层数% 执行小波变换[coefficients, levels] = wavedec(signal, level, wavelet);% 通过阈值处理降噪threshold = wthrmngr('dw2ddenoLVL', coefficients, levels);cleaned_coefficients = wthresh(coefficients, 'h', threshold);denoised_signal = waverec(cleaned_coefficients, levels, wavelet);% 显示和保存降噪后的信号plot(denoised_signal);save('denoised_signal.mat', 'denoised_signal');```这段代码首先加载了待处理的信号，然后定义了所使用的小波函数和分解层数。
接下来，它执行了小波变换，并通过阈值处理来降噪信号。
最后，代码显示了降噪后的信号，并将其保存到文件中。
值得注意的是，该示例中使用了默认的阈值选取方式（dw2ddenoLVL），您可以根据具体的应用场景选择适合的阈值选取方法。
以上是关于在MATLAB中使用小波变换进行信号去噪的简单示例代码。
matlab小波去噪函数
matlab小波去噪函数小波去噪是一种通过使用小波变换来减少图像或信号中噪声的技术。
在处理信号时，小波变换可以将信号分解成多个频带。
这些频带可以在不同尺度上进行分析，并且可以通过移除某些频带来提高信号的清晰度。
Matlab是一种流行的用于数学计算和数据可视化的软件。
Matlab 中有很多小波去噪函数，可以用于处理不同类型的信号和图像。
这些函数可以帮助用户快速准确地完成小波去噪的任务。
在Matlab中，最常用的小波去噪函数是wdenoise和wden。
这些函数都可以用于去除信号或图像中的噪声，并且可以通过设置参数来调整去噪的效果。
wdenoise函数可以对一维和二维信号进行去噪。
该函数使用离散小波变换来分解信号，并使用软阈值技术来减少噪声。
软阈值技术可以通过将小于某个阈值的系数设置为零来减少噪声。
这可以帮助保留信号中的重要信息，并去除噪声。
wden函数可以对一维信号进行去噪。
该函数使用小波变换和硬阈值技术来减少噪声。
硬阈值技术将小于某个阈值的系数设置为零，从而减少噪声。
与软阈值技术不同的是，硬阈值技术可能会导致信号中出现一些不连续的点。
因此，该技术更适用于信号中的高频噪声。
除了上述函数之外，Matlab中还有许多其他小波去噪函数，例如wpdencmp和modwpt。
这些函数可以帮助用户根据不同的需求进行去噪，并且可以通过设置参数来调整去噪的效果。
在使用小波去噪函数进行处理之前，用户需要了解信号或图像的特征，例如信号的频率和振幅，以及图像的亮度和对比度。
这可以帮助用户选择合适的小波去噪函数，并设置合适的参数来最大程度地减少噪声，同时保留信号或图像中的重要信息。
Matlab提供了许多小波去噪函数，可以帮助用户快速准确地处理信号和图像中的噪声。
在使用这些函数进行处理之前，用户需要了解信号或图像的特征，并选择合适的函数和参数来实现最佳的去噪效果。
matlab小波去噪详解超全超全有程序
小波去噪[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname')式中：输入参数x 为需要去噪的信号；1.tptr ：阈值选择标准.1)无偏似然估计（rigrsure）原则。
它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。
对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。
2）固定阈值（sqtwolog）原则。
固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log(n) 2 = (6)式中，n 为信号x（k）的长度。
3）启发式阈值（heursure）原则。
它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。
如果信噪比很小，按rigrsure 原则处理的信号噪声较大，这时采用sqtwolog原则。
4）极值阈值（minimaxi）原则。
它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值，而不是没有误差。
2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值(s) 或硬阈值(h).3.scal ：阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化，scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整.4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。
输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd].常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。
复制内容到剪贴板代码:%装载采集的信号leleccum.matload leleccum;%=============================%将信号中第2000到第3450个采样点赋给sindx=2000:3450;s=leleccum(indx);%=============================%画出原始信号subplot(2,2,1);plot(s);title('原始信号');%=============================%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);%=============================%对信号进行强制性消噪处理并图示结果dd3=zeros(1,length(d3));dd2=zeros(1,length(d2));dd1=zeros(1,length(d1));c1=[a3 dd3 dd2 dd1];s1=waverec(c1,l,'db1');subplot(2,2,2);plot(s1);grid;title('强制消噪后的信号');%=============================%用默认阈值对信号进行消噪处理并图示结果%用ddencmp函数获得信号的默认阈值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp); subplot(2,2,3);plot(s2);grid;title('默认阈值消噪后的信号');%=============================%用给定的软阈值进行消噪处理sosoftd2=wthresh(d2,'s',1.823);softd3=wthresh(d3,'s',2.768);c2=[a3 softd3 softd2 softd1];s3=waverec(c2,l,'db1');subplot(2,2,4);plot(s3);grid;title('给定软阈值消噪后的信号');ftd1=wthresh(d1,'s',1.465);。
matlab毕业编程【谷速软件】基于贝叶斯(BAYES)阈值的小波(WAVELET)图像去噪算法源代码
% Function to calculate Threshold for BayesShrinkfunction threshold=bayes(X,sigmahat)len=length(X);sigmay2=sum(X.^2)/len;sigmax=sqrt(max(sigmay2-sigmahat^2,0));if sigmax==0 threshold=max(abs(X));else threshold=sigmahat^2/sigmax;endfunction rmse=compare11(f1,f2,scale) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%error(nargchk(2,3,nargin));if nargin<3scale=1;end%%%%%%%%%%%%%%%%%compute the root mean square errore=double(f1)-double(f2);[m,n]=size(e);rmse=sqrt(sum(e(:).^2)/(m*n)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if rmse%%%%%%%%%%%%%%%%%emax=max(abs(e(:)));[h,x]=hist(e(:),emax);if length(h)>=1%figure,bar(x,h,'k');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%emax=emax/scale;e=mat2gray(e,[-emax, emax]);%figure;imshow(e);endend%% JAWAHARLAL NEHRU TECHNOLOGICAL UNIVERSITY%%%%clear;clc;clear all;close all;display(' ');display(' ');display(' ');display(' SOME EXPERIMENTS ON IMAGE DENOISING USING WAVELETS ');display(' ');display(' ');display(' RAJA RAO ');display(' ');display(' ');display('select the image');display(' 1:lena.png');display(' 2:barbara.png');display(' 3:boat.png');display(' 4:house.png');display(' 5:peppers256.png');display(' 6:cameraman.jpg');display(' ');display(' 7:hyderabad.png');display(' 8:friendgray.jpg');display(' ');ss1=input('enter your choice: ');switch ss1case 1f=imread('lena.png');%f=imread('babu.jpg');case 2f=imread('barbara.png');case 3f=imread('boat.png');case 4f=imread('house.png');case 5f=imread('peppers256.png');case 6f=imread('cameraman.jpg');case 7f=imread('hyderabad512.png');case 8f=imread('friendgray.jpg');endsubplot(2,2,1), imshow(f);title('original image');display('enter the type of noise:');display(' 1 for salt & pepper');display(' 2 for gaussian');display(' 3 for poisson');display(' 4 for speckle');ud=input('enter the value:');switch udcase 1display('enter the % of noise(Ex:0.2)');ud1=input('pls enter: ');g=imnoise(f,'salt & pepper',ud1);case 2%f=imread('peppers256.png');%subplot(2,2,1),imshow(f);display('enter the noise varience: ');va=input('enter between 0.01 to 0.09: ');g=imnoise(f,'gaussian',0,va);case 3% display('enter the % of noise(Ex:0.2)');%ud1=input('pls enter: ');g=imnoise(f,'poisson');case 4display('enter the varience of noise(Ex:0.02)');ud1=input('pls enter: ');g=imnoise(f,'speckle',ud1);end%g=imnoise(f,'salt & pepper',01);subplot(2,2,2),imshow(g);title('noisy image');%[ca,ch,cv,cd] = dwt2(g,'db2');%c=[ca ch;cv cd];%subplot(2,2,3),imshow(uint8(c));x=g;% Use wdencmp for image de-noising.% find default values (see ddencmp). [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',x); display('');display('select wavelet');display('enter 1 for haar wavelet');display('enter 2 for db2 wavelet');display('enter 3 for db4 wavelet');display('enter 4 for sym wavelet');display('enter 5 for sym wavelet');display('enter 6 for bior wavelet');display('enter 7 for bior wavelet');display('enter 8 for mexh wavelet'); display('enter 9 for coif wavelet'); display('enter 10 for meyr wavelet'); display('enter 11 for morl wavelet'); display('enter 12 for rbio wavelet'); display('press any key to quit');display('');ww=input('enter your choice: '); switch wwcase 1wv='haar';case 2wv='db2';case 3wv='db4' ;case 4wv='sym2'case 5wv='sym4';case 6wv='bior1.1';case 7wv='bior6.8';case 8wv='mexh';case 9wv='coif5';case 10wv='dmey';case 11wv='mor1';case 12wv='jpeg9.7';otherwisequit;enddisplay('');display('enter 1 for soft thresholding');display('enter 2 for hard thresholding');display('enter 3 for bayes soft thresholding');sorh=input('sorh: ');display('enter the level of decomposition');level=input(' enter 1 or 2 : ');switch sorhcase 1sorh='s';xd = wdencmp('gbl',x,wv,level,thr,sorh,keepapp);case 2sorh='h';xd = wdencmp('gbl',x,wv,level,thr,sorh,keepapp);case 3%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all;%close all;%clc;%Denoising using Bayes soft thresholding%Note: Figure window 1 displays the original image, fig 2 the noisy img%fig 3 denoised img by bayes soft thresholding%Reading the image%pic=imread('elaine','png');pic=f;%figure, imagesc(pic);colormap(gray);%Define the Noise Variance and adding Gaussian noise%While using 'imnoise' the pixel values(0 to 255) are converted to double in the range 0 to 1 %So variance also has to be suitably convertedsig=15;V=(sig/256)^2;npic=g;%npic=imnoise(pic,'gaussian',0,V);%figure, imagesc(npic);colormap(gray);%Define the type of wavelet(filterbank) used and the number of scales in the wavelet decomp filtertype=wv;levels=level;%Doing the wavelet decomposition[C,S]=wavedec2(npic,levels,filtertype);st=(S(1,1)^2)+1;bayesC=[C(1:st-1),zeros(1,length(st:1:length(C)))];var=length(C)-S(size(S,1)-1,1)^2+1;%Calculating sigmahatsigmahat=median(abs(C(var:length(C))))/0.6745;for jj=2:size(S,1)-1%for the H detail coefficientscoefh=C(st:st+S(jj,1)^2-1);thr=bayes(coefh,sigmahat);bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coefh,thr);st=st+S(jj,1)^2;% for the V detail coefficientscoefv=C(st:st+S(jj,1)^2-1);thr=bayes(coefv,sigmahat);bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coefv,thr);st=st+S(jj,1)^2;%for Diag detail coefficientscoefd=C(st:st+S(jj,1)^2-1);thr=bayes(coefd,sigmahat);bayesC(st:st+S(jj,1)^2-1)=sthresh(coefd,thr);st=st+S(jj,1)^2;end%Reconstructing the image from the Bayes-thresholded wavelet coefficientsbayespic=waverec2(bayesC,S,filtertype);xd=bayespic;%Displaying the Bayes-denoised image%figure, imagesc(uint8(bayespic));colormap(gray);display('IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 9, NO. 9, SEPTEMBER 2000');display('IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 9, NO. 9, SEPTEMBER 2000'); display('Adaptive Wavelet Thresholding for Image Denoising and Compression');display('S. Grace Chang, Student Member, IEEE, Bin Yu, Senior Member, IEEE, and Martin Vetterli, Fellow, IEEE');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%end%sorh=sorh;% de-noise image using global thresholding option.%f=imread('peppers256.png');[c,s]=wavefast(g,level,wv);subplot(2,2,3),wave2gray(c,s,8);title('decomposed structure');subplot(2,2,4),xd=uint8(xd);imshow(xd);title('denoised image');%subplot(2,2,4),sub=f-xd;%sub=abs(1.2*sub);%imshow(im2uint8(sub));title('difference image');ff=im2double(f);xdd=im2double(xd);display(' ');display(' ');display('reference: To calcullate signal to noise ratio');display('Makoto Miyahara');display('"Objective Picture Quality Scale (PQS) for Image Coding"'); display('IEEE Trans. on Comm., Vol 46, No.9, 1998.');display(' ');display(' ');snr=wpsnr(ff,xdd)display(' ');display(' ');mse=compare11(ff,xdd)function op=sthresh(X,T);%A function to perform soft thresholding on a%given an input vector X with a given threshold T% S=sthresh(X,T);ind=find(abs(X)<=T);ind1=find(abs(X)>T);X(ind)=0;X(ind1)=sign(X(ind1)).*(abs(X(ind1))-T);op=X;。
小波去噪python实现
小波去噪python实现1. 小波变换简介小波变换是一种数学工具，它可以将信号分解成一系列小波函数的线性组合。
小波函数是一组具有局部时频特性的函数，它们可以很好地捕捉信号的局部变化。
小波变换可以用于信号去噪、信号分析、信号压缩等领域。
2. 小波去噪原理小波去噪的基本原理是将信号分解成小波函数的线性组合，然后去除噪声分量，最后重构信号。
小波去噪的步骤如下：1. 将信号分解成小波函数的线性组合。
2. 计算每个小波系数的阈值。
3. 将每个小波系数与阈值比较，如果小波系数的绝对值小于阈值，则将该小波系数置为0。
4. 将所有的小波系数重构为信号。
3. 小波去噪python实现pythonimport numpy as npimport pywtdef wavelet_denoising(signal, wavelet_name='db4', level=3, threshold='soft'):"""小波去噪参数：signal: 需要去噪的信号wavelet_name: 小波函数的名字，默认为'db4'level: 小波分解的层数，默认为3threshold: 阈值函数的名字，默认为'soft'返回：去噪后的信号"""小波分解coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet_name, level=level)计算阈值threshold_values = pywt.threshold(coeffs[0], np.std(coeffs[0]) / np.sqrt(len(coeffs[0])), threshold=threshold)将阈值应用于小波系数coeffs[0] = pywt.threshold(coeffs[0], threshold_values)重构信号reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet_name)return reconstructed_signal4. 小波去噪python实现示例pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt生成信号signal = np.sin(2 np.pi 100 np.linspace(0, 1, 1000)) + 0.1np.random.randn(1000)小波去噪denoised_signal = wavelet_denoising(signal)绘制信号和去噪后的信号plt.plot(signal, label='Original signal')plt.plot(denoised_signal, label='Denoised signal') plt.legend()plt.show()。
小波去噪python代码
小波去噪python代码小波去噪是信号处理中的一种方法，可以有效地去除信号中的噪声。
在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波去噪。
以下是一个简单的小波去噪的Python代码示例：```pythonimport pywtimport numpy as np# 生成带噪声的信号x = np.linspace(0, 1, 200)signal = np.sin(2*np.pi*10*x) + np.sin(2*np.pi*20*x) + np.random.normal(0, 0.3, 200)# 进行小波去噪threshold = np.sqrt(2*np.log(len(signal))) *np.std(signal)coeff = pywt.wavedec(signal, 'db4', mode='per')coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=threshold,mode='soft') for i in coeff[1:])reconstructed_signal = pywt.waverec(coeff, 'db4', mode='per')# 绘制结果import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x, signal, label='原始信号')plt.plot(x, reconstructed_signal, label='去噪信号')plt.legend()plt.show()```在上面的代码中，我们首先生成了一个带噪声的信号，然后使用PyWavelets库进行小波去噪。
这里我们选择了db4小波作为基函数，并使用了软阈值来进行去噪。
最后，我们绘制了原始信号和去噪信号的图像，可以看到小波去噪可以有效地去除信号中的噪声。
bayer小波变换去噪算法 python实现 -回复
bayer小波变换去噪算法python实现-回复Bayer小波变换去噪算法是一种常用的数字图像处理技术，被广泛应用于图像的降噪处理。
在本文中，将详细介绍Bayer小波变换去噪算法的原理和实现步骤，并以Python语言为例进行具体的展示。
一、背景介绍数字图像在获取或传输过程中经常会受到噪声的干扰，这些噪声会影响图像的质量和观感，降低图像的细节和清晰度。
因此，如何准确地去除图像中的噪声成为一个重要的研究方向。
小波变换作为一种多尺度分析的工具，在图像处理中有着广泛的应用，可以有效地提取图像的各个频率的信息。
二、Bayer小波变换去噪原理Bayer小波变换去噪算法是在小波变换的基础上，结合Bayer模式的特点，通过分别对不同颜色通道的图像进行小波变换，再将变换后的结果进行逆变换得到去噪后的图像。
具体的步骤如下：1. 读取图像：首先使用Python的图像处理库PIL或OpenCV等读取待处理的图像，得到一个二维的像素矩阵。
2. 将图像转为Bayer模式：对于彩色图像来说，通常采用RGB模式表示，而Bayer模式则是通过一定的排列方式将RGB三个通道的像素交错排列起来。
将RGB图像转换为Bayer模式的方法有很多，根据具体需求和实际情况选择合适的方式进行转换。
3. 小波变换：对Bayer模式的图像进行小波变换，将其转换为频域信号。
小波变换使用一组特定的基函数来分解图像，这些基函数具有不同的频率和空间分辨率。
4. 阈值处理：通过设置一个合适的阈值，将小波变换后的频域信号中低于阈值的部分置零，高于阈值的部分保留。
这样可以抑制图像的高频噪声，保留图像的低频细节。
5. 逆变换：对处理后的频域信号进行逆变换，将其转换回时域信号，得到去噪后的Bayer模式图像。
6.将图像转回RGB模式：对去噪后的Bayer模式图像进行处理，将其转换回RGB模式，得到最终的去噪图像。
三、Python实现步骤下面将使用Python语言示范Bayer小波变换去噪算法的具体实现步骤。
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例1：
load leleccum;
index = 1:1024;
x = leleccum(index);
%产生噪声信号
init = 2055615866;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%获取消噪的阈值
[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx);
%对信号进行消噪
xd = wdencmp('gbl',nx,'db4',2,thr,sorh,keepapp);
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
例2：
本例中，首先使用函数wnoisest获取噪声方差，然后使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用wdencmp实现信号消噪。
load leleccum;
indx = 1:1024;
x = leleccum(indx);
%产生含噪信号
init = 2055615886;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%使用小波函数'db6'对信号进行3层分解
[c,l] = wavedec(nx,3,'db6');
%估计尺度1的噪声标准差
sigma = wnoisest(c,l,1);
alpha = 2;
%获取消噪过程中的阈值
thr = wbmpen(c,l,sigma,alpha);
keepapp = 1;
%对信号进行消噪
xd = wdencmp('gbl',c,l,'db6',3,thr,'s',keepapp);
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
例3：
本例中，对小波分解系数使用函数wthcoef进行阈值处理，然后利用阈值处理后的小波系数进行重构达到去噪目的。
load leleccum;
indx = 1:1024;
x = leleccum(indx);
%产生含噪信号
init = 2055615866;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%使用小波函数'db5'对信号进行3层分解
[c,l] = wavedec(nx,3,'db5');
%设置尺度向量
n = [1,2,3];
%设置阈值向量
p = [100,90,80];
%对高频系数进行阈值处理
nc = wthcoef('d',c,l,n,p);
%对修正后的小波分解结构进行重构
rx = waverec(nc,l,'db5');
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(rx);
title('消噪后的信号');
例4：
本例中，使用一维信号的自动消噪函数wden对信号进行消噪。
load leleccum;
indx = 1:1024;
x = leleccum(indx);
%产生含噪信号
init = 2055615866;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%将信号nx使用小波函数'sym5'分解到第5层
%使用mimimaxi阈值选择系数进行处理，消除噪声信号
lev = 5;
xd = wden(nx,'minimaxi','s','mln',lev,'sym5');
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
原帖：/detail/3450.html
x=[-1.58 0.42 0.46 0.78 -0.49 0.59 -1.3 -1.42 -0.16 -1.47 -1.350.36 -0.44 -0.14 1 -0.5 -0.2 -0.06 -0.6 0.42 -1.52 0.51 0.76 -1.50.16 -1.29 -0.65 -1.48 0.6 -1.65 -0.55];
lev=5;
wname='db3';
[c,l]=wavedec(x,lev,wname);
sigma=wnoisest(c,l,1);
alpha=2;
thr1=wbmpen(c,l,sigma,alpha)
[thr2,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha)
xd1=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr1,'s',1);
[xd2,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wname,lev,thr2,'h');
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x)
xd3=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr,'s',1);
subplot(411);plot(x);title('原始信号','fontsize',12);
subplot(412);plot(xd1);title('使用penalty阈值降噪后信号','fontsize',12);
subplot(413);plot(xd2);title('使用Birge-Massart阈值降噪后信号','fontsize',12);
subplot(414);plot(xd3);title('使用缺省阈值降噪后信号','fontsize',12);
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