【信号去噪】基于改进的阈值高斯脉冲信号去噪含Matlab源码

1 简介

为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪方法.首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试.结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更高的实际应用价值.

2 部分代码

close all;clc;clear;format short g;Fs=50*128;N=2048;l=1;n=[0:1:N-1];[y,t]=Gauss1(N,8);figure(1)plot(t,y);xlabel('时间（ns）');ylabel('信号功率（pw）');title('原始信号');axis([0, N-1,0, 1.2]);s=awgn(y,1,'measured');% 加入高斯白噪figure(2)plot(s);xlabel(' 时间（ns）');ylabel('信号功率（pw）');title('污染信号');axis([0, N-1,-0.5, 1.5]);%%--------------- 阈值选取 -------------------------%生成不同的阈值th1=thselect(s,'sqtwolog');th2=thselect(s,'rigrsure');th3=thselect(s,'heursure');th4=thselect(s,'minimaxi');fprintf('通用阈值th1: %4.4f\n',th1);fprintf('Stein无偏风险阈值th2: %4.4f\n',th2);fprintf('启发式阈值th3: %4.4f\n',th3);fprintf('最大最小准则阈值th4: %4.4f\n',th4);%%%--------------- 不同小波函数对去噪效果的影响 -------------------------sym=['sym1';'sym2';'sym3';'sym4';'sym5';'sym6';'sym7';'sym8'];db=['db1';'db2';'db3';'db4';'db5';'db6';'db7';'db8'];coif=['coif1';'coif2';'coif3';'coif4';'coif5'];[zwave(1,1:4),snrwave(1),snrsym]=levelandth(y,s,sym,8);[zwave(2,1:3),snrwave(2),snrdb]=levelandth(y,s,db,8);[zwave(3,1:5),snrwave(3),snrcoif]=levelandth(y,s,coif,5);ksym=1:8;kdb=1:8;kcoif=1:5;figure(12)plot(ksym,snrsym,'r-',kdb,snrdb,'g-',kcoif,snrcoif,'b-'),grid on;legend('sym小波系','db小波系','coif小波系');xlabel('小波基');ylabel(' 信噪比改善量（dB）');title('不同小波函数能达到的最大信噪比改善量');[snrwavemax,kwaxw]=max(snrwave);fprintf(zwave(kwaxw,:));snrxn=snr(y,s);% 原加噪信号信噪比fprintf(' 原加噪信号信噪比 %4.4f\n',snrxn);snrxdh1=snr(y,xdh1);% 通用阈值硬阈值函数去噪信噪比fprintf(' 通用阈值硬阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxdh1);snrxdh1=snr(y,xds1);% 通用阈值软阈值函数去噪信噪比fprintf(' 通用阈值软阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxdh1);snrxdh2=snr(y,xdh2);% Stein无偏风险阈值硬阈值硬阈值函数去噪信噪比fprintf(' Stein无偏风险阈值硬阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxdh2);snrxds2=snr(y,xds2);% Stein无偏风险阈值硬阈值软阈值函数去噪信噪比fprintf(' Stein无偏风险阈值软阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxds2);snrxdh3=snr(y,xdh3);% 启发式阈值硬阈值函数去噪信噪比fprintf(' 启发式阈值硬阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxdh3);snrxds3=snr(y,xds3);% 启发式阈值软阈值函数去噪信噪比fprintf(' 启发式阈值软阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxds3);snrxdh4=snr(y,xdh4);% 最大最小准则阈值硬阈值函数去噪信噪比fprintf(' 最大最小准则阈值硬阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxdh4);snrxds4=snr(y,xds4);% 最大最小准则阈值软阈值函数去噪信噪比fprintf(' 最大最小准则阈值软阈值函数去噪信噪比 %4.4f\n',snrxds4);snryh=snr(y,yh);% 改进的硬阈值去噪信号信噪比fprintf(' 改进的硬阈值去噪信号信噪比 %4.4f\n',snryh);snrys=snr(y,yhs);% 改进软阈值处理后的信噪比fprintf(' 改进的软阈值处理后的信噪比 %4.4f\n',snrys);

3 仿真结果

4 参考文献

[1]袁孟宇. 基于改进小波阈值法的动液面信号去噪研究[D]. 东北石油大学.

博主简介：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、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

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