和田玉纤维交织结构:小波在信号消噪中的应用一（转）

来源：百度文库编辑：偶看新闻时间：2024/04/30 03:50:00

小波在信号消噪中的应用一（转）

一维信号的消噪处理可分为下面的几个步骤进行：

²
一维信号的分解；

²
小波分解高频系数的阈值量化；

²
一维小波的重构；

其中，最关键的步骤就是如何选取阈值和进行阈值量化处理方式，它直接关系到信号消噪处理的质量。

阈值分为软阈值和硬阈值：软阈值是指把信号的绝对值和阈值比较，小于或等于阈值的点变为0，大于阈值的点变为该点数值与阈值的差。硬阈值是指将信号的绝对值与阈值比较，小于等于阈值的点变为0，大于阈值的点保持不变。

Ddencmp函数：自动生成小波消噪或压缩的阈值选取方案。

调用方式

[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT] = ddencmp(IN1,IN2,X)

[THR,SORH,KEEPAPP] = ddencmp(IN1,'wv',X)

[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT] = ddencmp(IN1,'wp',X)

自动生成信号x的小波或小波包消噪或数据压缩的阈值选取方案。

输入参数X为一维或二维的信号向量或矩阵；输入参数IN1指定处理的目的是消噪还是压缩，可选值为：

IN1=den，为信号消噪；

IN1=cmp；为信号压缩；

输入参数IN2指定处理的方式，可选值：

IN2=wv，使用小波分解；

IN2=wp，使用小波包分解；

输出参数thr为函数选择的阈值。

输出参数sorh为函数选择阈值使用方式：

Sorh=s，为软阈值；

Sorh=h，为硬阈值；

输出参数keepapp决定了是否对近似分量进行阈值处理。可选为0或1。

Crit为使用小波包进行分解时所选取的熵函数类型。

例：自动生成信号小波处理的阈值选取方案。

r=2055415866;

randn('seed',r);

x=randn(1,1000);%产生白噪声；

%求取对信号进行小波消噪处理的默认阈值、软阈值，并且保留低频系数；

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);

运行结果

thr =

3.8593

sorh =

s

keepapp =

1

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