matlab小波去噪函数,matlab实现一维信号小波去噪

　　1 .在图像处理过程中，图像噪声对图像的后续处理和清晰度影响很大。因此，降低图像的噪声是非常重要的。随着小波变换的不断优化，小波变换被广泛应用于图像降噪。通过实验探讨了小波变换在基于软阈值小波图像增强方法的图像降噪中的应用。

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　　2部分代码%实验要求2:小波硬阈值语音降噪清除所有；clc全部关闭；[xx，fs]=wav read( C5 _ 4 _ y . wav )；%读取数据文件xx=xx-mean(xx)；%消除DC分量x=xx/max(ABS(xx))；%振幅归一化N=长度(x)；% - s=awgn(x，SNR，实测， db )；%叠加噪声wname= db7jN=6；%分解信噪比的层数=20*log10(范数(x)/范数(s-x))；信号=Wavelet_Hard(s，jN，wname)；信号=信号/最大值(abs(信号))；snr1=SNR_Calc(x，s)；%计算初始信噪比snr2=SNR_Calc(x，signal)；%计算降噪后的信噪比SNR=SNR 2-sn R1；fprintf( snr1=% 5.4f snr2=% 5.4f SNR=% 5.4f \ n ，sn R1，SNR 2，SNR)；%映射时间=(0:N-1)/fs；%设置时间子情节311；plot(时间，x， k )；网格；轴紧；标题(‘纯语音波形’)；Ylabel(“振幅”)子曲线312；plot(时间，s， k )；网格；轴紧；标题([有噪语音信噪比= num 2 str(SNR) dB ])；Ylabel(“振幅”)子曲线313；plot(时间，信号， k )；网格；%坚持住；标题(“滤波波形”)；Ylabel(振幅)；xlabel( time/s )；% -

　　3模拟结果

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　　4参考文献[1]，李，小波阈值法在语音去噪中的应用[J].电子技术，2

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

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