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一个关于小波的程序,用语去噪声的,大家可以多交流

snr=3  %设置信噪比
init=2055615866 %设置随机数的初始值
%产生一个Heavy sine初始信号x和含标准的高斯白噪声的信号xref

[xref,x]=wnoise(3,11,snr,init);
%将信号x用sym8小波分解到第5层，并对高频系数用heursure软阈值
%对分解系数进行阈值处理，以消除噪声信号
lev=5;
xd=wden(x,'heursure','s','one',lev,'sym8');
%画图形信号
subplot(321);plot(xref);
axis([1 2048 -10 10]);
title('原始信号');
subplot(322);plot(x);
axis([1 2048 -10 10]);
title(['含噪声信号，信噪比为',num2str(fix(snr))]);
subplot(323);plot(xd);
axis([1 2048 -10 10]);
title('用 heusure阈值去噪后的信号');
%用rigrsure阈值对噪声的标准偏差单层估计，来进行信号的去噪
 xd=wden(x,'rigrsure','s','sln',lev,'sym8');
 subplot(324);plot(xd);
 axis([1 2048 -10 10]);
 title('用 rigrsure阈值去噪后的信号');
%用sqtwolog 阈值对噪声的标准偏差单层估计，来进行信号的去噪
xd=wden(x,'sqtwolog','s','sln',lev,'sym8');
subplot(325);plot(xd);
axis([1 2048 -10 10]);
title('用sqtwolog阈值去噪后的信号');
%用minimaxi阈值对噪声的标准偏差多层估计，来进行信号的去噪
xd=wden(x,'minimaxi','s','sln',lev,'sym8');
subplot(326);plot(xd);
axis([1 2048 -10 10]);
title('用minimaxi阈值去噪后的信号');
%如果需要许多近似解，最好进行一次分解，多次阈值过滤
[c,l]=wavedec(x,lev,'sym8')  %分解
xd=wden(c,l,'minimaxi','s','sln',lev,'sym8');%对分解结构[c,l]进行过滤输出结果