wnoise matlab,MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法

MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法

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 the

% previous vector X rescaled such that std(x) = SQRT_SNR. 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');

% [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根据信号小波分解%结构[C,L]对信号进行去噪处理，返回处理信号XD，以及XD的小波分解%结构{CXD，LXD})。

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

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