Daubechies小波基的构造及去噪程序
### Daubechies小波基的构造及其在去噪中的应用 #### 小波基的构造 Daubechies小波基是一种广泛应用于信号处理、图像处理和数据压缩等领域的小波函数集。这类小波基的特点是具有紧支撑性和良好的正交性,这使得它们在分析非平稳信号时特别有效。在数学上,Daubechies小波由一个尺度函数φ(t)和一个小波函数ψ(t)构成,这两个函数通过特定的滤波器系数来确定。 在构建Daubechies小波基的过程中,涉及到的关键步骤包括: 1. **定义尺度函数φ(t)与小波函数ψ(t)**:这两个函数是通过递归方式计算得到的,其核心是找到合适的滤波器系数h[n]。在本例中,滤波器系数h[n]用于构建尺度函数φ(t)和小波函数ψ(t)。 2. **滤波器系数h[n]**:这些系数决定了小波函数ψ(t)的形状,对于Daubechies小波,系数可以通过求解一组线性方程得到。具体来说,系数h[n]满足以下条件: - 正交性条件:确保ψ(t)之间正交。 - 平滑性条件:通过调整系数的数量来控制小波的平滑度。 3. **尺度函数φ(t)和小波函数ψ(t)的计算**:通过滤波器系数h[n],可以计算出尺度函数φ(t)和小波函数ψ(t)。尺度函数φ(t)主要用于信号的近似表示,而小波函数ψ(t)则用于信号的细节分析。 4. **周期边界条件下的小波基构造**:在实际应用中,信号往往是有限长度的,因此需要考虑边界条件。本例中采用周期边界条件来处理边界问题,即信号的两端被视作连续的,这种处理方式有助于减少Gibbs现象的影响。 #### 去噪程序的实现 Daubechies小波在信号处理中的一个重要应用就是去噪。去噪的过程通常包括以下几个步骤: 1. **信号的小波分解**:将原始信号进行多级小波分解,得到一系列的近似系数和细节系数。这些系数反映了不同频率成分的信息。 2. **系数阈值化**:对细节系数进行阈值化处理,以去除噪声成分。阈值的选择对于去噪效果至关重要,过高或过低都会导致信息丢失或残留噪声。 3. **信号重构**:根据阈值化后的系数,利用逆小波变换重建信号。 在本文档中,提供了实现这一过程的相关代码片段。其中涉及的主要函数包括`periodic_wavelet`、`scale_integer`、`scalet_stretch`和`wavelet`。 1. **periodic_wavelet**:该函数用于构造周期边界条件下的一组小波基,通过调用其他函数完成小波基的构建。 2. **scale_integer**:此函数负责计算尺度函数φ(t),包括滤波器系数h[n]的初始化以及尺度函数的计算。 3. **scalet_stretch**:该函数实现了尺度函数的伸缩和平移操作,从而构造尺度函数φ(t)。 4. **wavelet**:这个函数用于计算小波函数ψ(t),通过滤波器系数h[n]和尺度函数φ(t)计算得出。 通过上述函数的联合使用,可以有效地构建Daubechies小波基,并将其应用于信号的去噪处理中。这种基于小波变换的方法不仅能够有效去除噪声,还能较好地保持信号的特征信息。
% 此程序实现构造小波基
% periodic_wavelet.m
function ss=periodic_wavelet;
clear;clc;
% global MOMENT; % 消失矩阶数
% global LEFT_SCALET; % 尺度函数左支撑区间
% global RIGHT_SCALET; % 尺度函数右支撑区间
% global LEFT_BASIS; % 小波基函数左支撑区间
% global RIGHT_BASIS; % 小波基函数右支撑区间
% global MIN_STEP; % 最小离散步长
% global LEVEL; % 计算需要的层数(离散精度)
% global MAX_LEVEL; % 周期小波最大计算层数
[s2,h]=scale_integer;
[test,h]=scalet_stretch(s2,h);
wave_base=wavelet(test,h);
ss=periodic_waveletbasis(wave_base);
function [s2,h]=scale_integer;
% 本函数实现求解小波尺度函数离散整数点的值
% sacle_integer.m
MOMENT=10; % 消失矩阶数
LEFT_SCALET=0; % 尺度函数左支撑区间
RIGHT_SCALET=2*MOMENT-1; % 尺度函数右支撑区间
LEFT_BASIS=1-MOMENT; % 小波基函数左支撑区间
RIGHT_BASIS=MOMENT; % 小波基函数右支撑区间
MIN_STEP=1/512; % 最小离散步长
MAX_LEVEL=8; % 周期小波最大计算层数
h=wfilters('db10','r'); % 滤波器系数
h=h*sqrt(2); % FI(T)=SQRT(2)*SUM(H(N)*FI(2T-N)) N=0:2*MOMENT-1;
for i=LEFT_SCALET+1:RIGHT_SCALET-1
for j=LEFT_SCALET+1:RIGHT_SCALET-1
k=2*i-j+1;
if (k>=1&k<=RIGHT_SCALET+1)
a(i,j)=h(k); % 矩阵系数矩阵
else
a(i,j)=0;
end
end
end
[s,w]=eig(a); % 求特征向量,解的基
s1=s(:,1);
s2=[0;s1/sum(s1);0]; % 根据条件SUM(FI(T))=1,求解;
% 本函数实现尺度函数经伸缩后的离散值
% scalet_stretch.m
function [s2,h]=scalet_stretch(s2,h);
MOMENT=10; % 消失矩阶数
LEFT_SCALET=0; % 尺度函数左支撑区间
RIGHT_SCALET=2*MOMENT-1; % 尺度函数右支撑区间
LEFT_BASIS=1-MOMENT; % 小波基函数左支撑区间
RIGHT_BASIS=MOMENT; % 小波基函数右支撑区间
MIN_STEP=1/512; % 最小离散步长
LEVEL=-log2(MIN_STEP); % 计算需要的层数(离散精度)
剩余7页未读,继续阅读
- 粉丝: 1
- 资源: 1
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
- 1
- 2
前往页