f10_4.m

这个是matlab下的小波分析在信号处理中的应用的全部代码

%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');
ylabel('幅值 A');
%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);
title('强制消噪后的信号');
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A');
%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);
title('默认阈值消噪后的信号');
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A');
%用给定的软阈值进行消噪处理
softd1=wthresh(d1,'s',1.465);
softd2=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);
title('给定软阈值消噪后的信号');
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A');