【正文】 n):產(chǎn)生 DonohoJohnstone設(shè)計的 6種用于測試小波去噪效果的典型測試數(shù)據(jù)，函數(shù)根據(jù)輸入?yún)?shù) fun的值輸出名為“blocks”,“bumps”,“heavy”,“doppler”,“quadchirp”或 “mishmash”的 6種函數(shù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)長度為 2n。 2） [xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,level,wname):最主要的一維小波去噪函數(shù)。 4 種閾值形式是基于信號水平為 1 的高斯白噪聲模型推導得到的，當噪聲不是白噪聲時，必須在小波分解的 不同層次估計噪聲水平， scal=“one”不進行重新估計， scal=“sln” 只根據(jù)第一層小波分解系數(shù)估計噪聲水平 ,scal=“mln”在每個不同的小波分解層次估計噪聲水平，根據(jù) scal參數(shù)的設(shè)定， wden（） 函數(shù)決定最終應用于每一個小波分解層次的閥值函數(shù)。還有功能更強大的用于一維或二維小波去噪或壓縮的函數(shù) wdencmp()。 4) y=wthresh(x,sorh,t)：對信號 x做閥值為 t的門限閥值 處理。 2)利用 ?sym8?小波對信號分解，在分解的第 5層上，利用軟閾值法去噪，結(jié)果如圖 所示 3)同樣的條件下 ,利用固定閾值選擇算法對信號去噪，結(jié)果如圖 所示 SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesTSelectionParbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointse11111111111111111111111111111111lectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraphFormatLineSpaci2222222222222222222222ngLinesToPoints2SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraSelec SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesTSelectionParbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointse11111111111111111111111111111111lectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraphFormatLineSpaci2222222222222222222222ngLinesToPoints2SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraSelec 圖 小波去噪驗證仿真圖 （ a）為原始信號（ b） 為含噪信號（ c） 為軟閥值去噪信號（ d）為硬閥值去噪信號 驗證仿真程序如下： x=wnoise(3,10)。 subplot(4,1,1)。 title(39。)； [x,noisyx]=wnoise(3,10,3,2^10)。 plot(noisyx)。(b)39。rigrsure39。s39。sln39。sym839。 subplot(4,1,3)。 SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesTSelectionParbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointse11111111111111111111111111111111lectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraphFormatLineSpaci2222222222222222222222ngLinesToPoints2SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraSelec SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesTSelectionParbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointse11111111111111111111111111111111lectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraphFormatLineSpaci2222222222222222222222ngLinesToPoints2SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraSelec title(39。) xd=wden(x,39。,39。,39。,5,39。)。 plot(xd)。(d)39。 4. 小波去噪的 MATLAB 仿真對比試驗 選擇 中含有噪聲的仿真信號 noisbloc 作為原始信號，分別使用FFT 和小波分析方法對信號進行去噪處理，采用的小波是 sym8，分解層數(shù)為 5，對比結(jié)果如圖 。為了更加精確地表示去噪結(jié)果， 可以計算去噪后信號的信噪比 (RSN) 和均方根誤差 (RMSE)[17][18]。表 給出了 3種方法去噪后信噪比和均方根誤差的比較，可以看出，小波分析去噪結(jié)果的信噪比和均方根誤差指標均優(yōu)于FFT。 x=noisbloc。 plot(x)。a39。rigrsure39。s39。sln39。sym839。 subplot(2,2,2)。title(39。) p1=1/length(x)*norm(x)^2。 snr1=10*log(p1/p2) RMSE1=sqrtm(p2) xd=wden(x,39。,39。,39。,5,39。)。 plot(xd)。c39。 p2=1/length(x)*norm(xxd)^2。 N=5。 xd=filter(b,a,x)。plot(xd)。d39。 p1=1/length(x)*norm(x)^2。 snr3=10*log(p1/p2) RMSE3=sqrtm(p2) SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesTSelectionParbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointse11111111111111111111111111111111lectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraphFormatLineSpaci2222222222222222222222ngLinesToPoints2SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraphFccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccccormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPoctionParagraSelec SelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesToPointselectionParagraaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaphFormatLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatLineSpacingLinesTSelectionParbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbagraphFoLineSpacingLinesToPointsSelectionParagraphFormatL