小波去噪matlab程序.rar_MATLAB 小波去噪_shoreyog_信噪比程序_小波 阈值_小波去噪

小波阈值去噪matlab程序 %设置信噪比和随机种子值 snr=7; init=2055615866; %产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s [sref,s]=wnoise(1,11,snr,init); %用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数 %选用SURE阈值模式和尺度噪声 xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8'); %对上述信号进行图示 figure(1); plot(sref);title('参考信号'); figure(2); plot(s);title('染噪信号'); figure(3); plot(xd);title('消噪信号') clear all; close all; clc; load leleccum % 截取信号 s = leleccum(1:3920); l_s = length(s); [C,L] = wavedec(s,3,'db1'); cA3 = appcoef(C,L,'db1',3); cD3 = detcoef(C,L,3); cD2 = detcoef(C,L,2); cD1 = detcoef(C,L,1); A3 = wrcoef('a',C,L,'db1',3); % 从C中重建1、2、3层细节 D1 = wrcoef('d',C,L,'db1',1); D2 = wrcoef('d',C,L,'db1',2); D3 = wrcoef('d',C,L,'db1',3); figure subplot(2,2,1); plot(A3); title( 'Approximation A3' ) subplot(2,2,2); plot(D1); title( 'Detail D1' ) subplot(2,2,3); plot(D2); title( 'Detail D2' ) subplot(2,2,4); plot(D3); title( 'Detail D3' ) figure subplot(2,1,1);plot(s);title('Original'); axis off subplot(2,1,2);plot(A3);title('Level 3 Approximation'); axis off clear all; load facets; subplot（2，2，1）;image（X）; colormap（map）; xlabel（‘（a）原始图像’）; axis square %产生含噪声图像 init = 2055615866; randn（‘seed’，init）; x = X + 50*randn（size（X））; subplot（2，2，2）;image（x）; colormap（map）; xlabel（‘（b）含噪声图像’）; axis square %下面进行图像的去噪处理 %用小波函数coif3对x进行2层小波分解 ［c，s］ = wavedec2（x，2，‘coif3’）; %提取小波分解中第一层的低频图像，即实现了低通滤波去噪 %设置尺度向量 n = ［1，2］; %设置阈值向量p p = ［10.12，23.28］; %对三个方向高频系数进行阈值处理 nc = wthcoef2（‘h’，c，s，n，p，‘s’）; nc = wthcoef2（‘v’，nc，s，n，p，‘s’）; nc = wthcoef2（‘d’，nc，s，n，p，‘s’）; %对新的小波分解结构［c，s］进行重构 x1 = waverec2（nc，s，‘coif3’）; subplot（2，2，3）;image（x1）; colormap（map）; xlabel（‘（c）第一次去噪图像’）; axis square %对nc再次进行滤波去噪 xx = wthcoef2（‘v’，nc，s，n，p，‘s’）; x2 = waverec2（xx，s，‘coif3’）; subplot（2，2，4）;image（x2）; colormap（map）; xlabel（‘（d）第二次去噪图像’）; axis square《span style=“font-size:14px”》《span style=“font-size:14px”》《span style=“font-size:18px; color：#3366ff”》