数字信号去噪 基于matlab小波软阈值+硬阈值+改进阈值数字信号去噪含Matlab源码 1025期

Posted 2021-09-03 紫极神光

一、简介

基于matlab小波软阈值+硬阈值+改进阈值数字信号去噪

二、源代码

clc
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fs = 20e3;                  % 采样频率
fn = 3e3;                   % 固有频率
y0 = 5;                      % 位移常数
g = 0.1;                     % 阻尼系数
T = 0.01;                   % 重复周期
N = 4096;                  % 采样点数
NT = round(fs*T);      % 单周期采样点数
t = 0:1/fs:(N-1)/fs;      % 采样时刻
t0 = 0:1/fs:(NT-1)/fs;  % 单周期采样时刻
K = ceil(N/NT)+1;       % 重复次数
y = [];
for i = 1:K
    y = [y,y0*exp(-g*2*pi*fn*t0).*sin(2*pi*fn*sqrt(1-g^2)*t0)];
end
y = y(1:N);
Yf = fft(y);                % 频谱
y5 = awgn(y,0.5,'measured'); % Add white Gaussian noise
y10 = awgn(y,1,'measured'); % Add white Gaussian noise
y15 = awgn(y,5,'measured'); % Add white Gaussian noise
%%信噪比=0.5--------------------------------------------

mse12=MSE(y5,xdy12);
PSNR12=PSNR(y5,xdy12);
st=sprintf('经软阈值函数去噪后的均方差=%.2f，信噪比=%.2f',mse12,PSNR12);disp(st)

st=sprintf('经半软阈值函数去噪后的均方差=%.2f，信噪比=%.2f',mse13,PSNR13);disp(st)
figure(1);
subplot(511);plot(t,y);axis([0,inf,-4,5]);title('原始信号');xlabel('时间e(s)');ylabel('幅度')
subplot(512);plot(t,y5);axis([0,inf,-4,5]);title('加入0.5db高斯白噪声的信号');xlabel('时间e(s)');ylabel('幅度')
subplot(513);plot(t,xdy11);axis([0,inf,-4,5]);title('经硬阈值函数处理后的信号');xlabel('时间e(s)');ylabel('幅度')
subplot(514);plot(t,xdy12);axis([0,inf,-4,5]);title('经软阈值函数处理后的信号');xlabel('时间e(s)');ylabel('幅度')
subplot(515);plot(t,xdy13);axis([0,inf,-4,5]);title('经半软阈值函数处理后的信号');xlabel('时间e(s)');ylabel('幅度')
function X = denh(x, wname, n, thr)
%硬阈值

[C, S] = wavedec2(x, n, wname);                     %进行小波分解
dcoef = C( prod(S(1, :)) + 1 : end);                %高频部分系数

ind = find( abs(dcoef) < thr) + prod(S(1, :));      %小于阈值thr的系数
C(ind)=0;                                %   直接置零

a=0.6;
ind = find( abs(dcoef) >= thr) + prod(S(1, :));     %大于阈值thr的系数
C(ind) = C(ind);
                                                    %按照公式处理
                                                    function X = denr(x, wname, n, thr)
% 软阈值

[C, S] = wavedec2(x, n, wname);                     %进行小波分解
dcoef = C( prod(S(1, :)) + 1 : end);                %高频部分系数

ind = find( abs(dcoef) < thr) + prod(S(1, :));      %小于阈值thr的系数
C(ind) = 0;                                         %   直接置零

三、运行结果

四、备注

版本：2014a