matlab 曲线小波去噪,Matlab小波去噪实例.pdf

第四章图像增强

4.6 小波去噪举例[4,6]

4.6.1 MATLAB 中用wnoise 函数测试去噪算法

％ waveletnoise.m

sqrt_snr=3;

init=231434;

[x,xn]=wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % WNOISE generate noisy wavelet test data.

% X= WNOISE(FUN,N) returns values of the test function given by FUN, on a

% 2^N sample of [0,1].

% [X,XN] = WNOISE(FUN,N,SQRT_SNR) returns values of the test function

% given by FUN and rescaled such that std(x) = SQRT_SNR (standard

% deviation). The returned vector XN contains the same test vector X corrupted

% by an additive Gaussian white noise N(0,1).

% Then XN has a signal-to-noise ratio of (SQRT_SNR^2).

% [X,XN] = WNOISE(FUN,N,SQRT_SNR,INIT) returns previous vectors X

% and XN, but the generator seed is set to INI value.

subplot(3,2,1),plot(x)

title('original test function')

subplot(3,2,2),plot(xn)

title('noised function')

% 产生一个长为 2**11 点，包含高斯白噪声的正弦信号，噪声的的标准

％偏差为3 。

lev=5;

xd=wden(x,'heursure','s','one',lev,'sym8');

第四章图像增强

% [XD,CXD,LXD] = WDEN(X,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')

% returns a de-noised version XD of input signal X obtained by thresholding the

% wavelet coefficients. Additional output arguments [CXD,LXD] are the wavelet

% decomposition structure of de-noised signal XD.

% WDEN 利用小波对一维信号进行自动降噪,就是对小波系数阈值比较后。

% 返回输入信号 X 降噪后的处理信号 XD ，以及 XD 的小波分解结构

{CXD，LXD}

% TPTR (contains threshold selection rule)='heursure',

% 'heursure' is an heuristic variant of the first option

% (选择基于Stein 无偏估计理论的自适应阈的启发式改进)

% SORH ('s' or 'h') is for soft or hard thresholding (决定阈值的使用方式)

% SCAL 决定阈值

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