精通matlab訊號處理*沈再陽書中的一段**p337，官方**中不包含，自己拿來發現不適用自己要處理的訊號，貼出來給需要的人。
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[l,h]=wfilters('db10','d');
low_construct = l;
l_fre = 20;
%濾波器長度
low_decompose = low_construct(end:-1:1);
%低通分解濾波器
for i_high = 1:l_fre %確定 h1(n) = (-1)^n,
%高通重建濾波器
if( mod(i_high,2) == 0 )
coefficient = -1;
else
coefficient = 1;
endhigh_construct(1,i_high) = low_decompose(1,i_high) * coefficient;
endhigh_decompose = high_construct(end:-1:1);
%高通分解濾波器
l_signal = 100;
%訊號長度
n = 1:l_signal;
%原始訊號賦值
f = 10;
t = 0.001;
y = 10 * cos(2*pi*50*n*t) .* exp(-30 * n *t) + randn(size(t));
zero1 = zeros(1,60);
%訊號加雜訊訊號產生
zero2 = zeros(1,30);
noise = [zero1,3*(randn(1,10)-0.5),zero2];
y_noise = y + noise;
subplot(2,3,1);
plot(y);
title('原訊號');
grid on;
subplot(2,3,4);
plot(y_noise);
title('受雜訊汙染的訊號');
grid on;
check1 = sum(high_decompose);
check2 = sum(low_decompose);
check3 = norm(high_decompose);
check4 = norm(low_decompose);
l_fre = conv(y_noise,low_decompose);
%卷積l_fre_down=dyaddown(l_fre);
%低頻細節
h_fre = conv(y_noise,high_decompose);
h_fre_down = dyaddown(h_fre);
%訊號高頻細節
subplot(2,3,2)
plot(l_fre_down);
title('小波分解的低頻係數');
grid on;
subplot(2,3,5);
plot(h_fre_down);
title('小波分解的高頻係數');
grid on;
%消噪處理
for i_decrease = 31:44;
if abs(h_fre_down(1,i_decrease)) >= 0.000001
h_fre_down(1,i_decrease) = (10^-7);
endendl_fre_pull = dyadup(l_fre_down);
%0差值
h_fre_pull = dyadup(h_fre_down);
l_fre_denoise = conv(low_construct,l_fre_pull);
h_fre_denoise = conv(high_construct,h_fre_pull);
l_fre_keep = wkeep(l_fre_denoise,l_signal);
%取結果的中心部分，消除卷積影響
h_fre_keep = wkeep(h_fre_denoise,l_signal);
sig_denoise = l_fre_keep + h_fre_keep;
%消噪後訊號重構
%平滑處理
for j = 1:2
for i=60:70
sig_denoise(i) = sig_denoise(i-2)+sig_denoise(i+2)/2;
endendsubplot(2,3,3)
plot(y);
title(' 原訊號');
grid on;
subplot(2,3,6);
plot(sig_denoise);
title('消噪後的訊號');
grid on;
傳統去噪 小波去噪
通過短波實現噪音消除，與高斯去噪的基本原理一致。小波變換具有如下特點 低熵性，小波係數的稀疏分布，使得影象變換後的熵降低 多解析度，由於採用了多解析度的方法，可以刻畫訊號的非平穩特徵 去相關性，小波變換可以對訊號進行去相關，且雜訊在變換後具有白化趨勢，所以小波域比時域更利於去噪 對於小波去噪問題的本...
DSP消噪技術
億聯音訊通話技術 目前市面上廣為運用的dsp實現方法有很多，在這裡主要列舉兩項，一是利用通用的可程式設計dsp實現，即非專用的dsp晶元。與微控制器相比，dsp晶元具有更加適合於數字訊號處理的軟體和硬體資源，可用於複雜的數字訊號處理演算法。二是用專用的dsp晶元實現。在一些特殊的場合，要求的訊號處理...
小波閥值去噪法基礎
1 小波閥值去噪的基本思想 donoho提出的小波閥值去噪的基本思想是將訊號通過小波變換 採用mallat 演算法 後，訊號產生的小波係數含有訊號的重要資訊，將訊號經小波分解後小波係數較大，雜訊的小波係數較小，並且雜訊的小波係數要小於訊號的小波係數，通過選取乙個合適的閥值，大於閥值的小波係數被認為是...