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。

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代码:
%装载采集的信号leleccum.mat
load leleccum;
%=============================
%将信号中第2000到第3450个采样点赋给s
indx=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);。