降噪算法如何评定效果？用标准的方法，科学合理的判定你的降噪算法效果。

本节通过正弦信号、“Doppler”信号、“Blocks”信号说明本方法的有效性，在仿真信号中加入不同的噪声以模拟不同输入信噪比( SNＲin) 的含噪信号。降噪效果与目前应用广泛的 EEMD 结合相关系数的降噪方法［11］( 相关系数法) 以及小波软阈值降噪法( 小波阈值法) 进行对比。并采用降噪后的信噪比 ( SNＲout) 和均方根误差( root mean square error，ＲMSE) 作为评价降噪效果的标准，需要强调的是: SNＲout值越大说明降噪效果越好; 与之相反ＲMSE 值越小说明降噪效果越好。二者的计算如式( 10) 和( 11) 所示。

FUN = 1 or FUN = ‘blocks’
FUN = 2 or FUN = ‘bumps’
FUN = 3 or FUN = ‘heavy sine’
FUN = 4 or FUN = ‘doppler’
FUN = 5 or FUN = ‘quadchirp’
FUN = 6 or FUN = ‘mishmash’

[Y,noise]=noisegen(X,20);
SNRin=20

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