小波去噪代码
小波分析的语音信号噪声消除方法
小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。
在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。
下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。
一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。
1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。
近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。
1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。
这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。
1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。
常见的选择方法有软阈值和硬阈值。
1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。
这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。
1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。
这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。
二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。
在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。
2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。
2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。
2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。
2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。
改进的小波阈值去噪算法及其实现
式中 ：（） 是 经小波算法处理后 ， 增强后 的语 音信号
为 ；走 ． （）
干净 ． 阈值 函数虽然连续性好 ， ］软 但估计小波 系数 与含噪信号的小波系数间存在恒定 的偏差 ， 给重构 语音带来 不可避 免 的误差 ， 使语 音清 晰度大大 降 低 ．
由于 噪声 分 量 随着 小 波 系数 增 大 而逐 渐 减小 ，
硬 、 阈值法 虽然 在实 际 中得到 了广泛应 用 ， 软 但
噪语音信号 （） 志 的数字模型如下 ：
（ ）一 （ ）＋ （ ） 志 忌 走 （） １
这些算法本身存在着一些缺陷． 阈值方法中， 硬 对大 于阈值的小波系数不加处理 ， 但实际情况中， 大于阈
值 的小 波系数 中也 存 在 噪声 ， 因此 对 噪声 清 除 不 够
．
们震 信嫡理 约条一５ 的 大息原， 束件 。≤ 在 ．
茗
的
。
吴 … ～
值
切
度
阳
语
焉 ＇ 度上 小 数 尺 的 波 在
引 ‘
、 …
：
仪 － 尬） ２ ‘
．
系数 矢量 ＇ 式 如
在 环索 求 △ 束 件 取 实 循 搜 法解 和 条 下 最 重 。 约 大值 差 ： 嘉
实 验验 证 ， 改进 算 法 可实 现 高 质 量 的语 音 去 噪 效 该
音信号进行小波变换 ， 将有用信号 的能量集 中到某 些 频带 的少 数 系数 上 ， 过将 其 他 频 带 上 的小 波 系 通 数置零或给予小的权重， 即阈值处理 ， 达到有效抑制 噪 声 的 目的． 小波 阈值 去 噪流程 如 图 １ 所示 ．
第３ Ｏ卷
第６ 期
图像小波去噪方法
图像小波去噪去噪方法摘要：小波分析由于在时域、频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点，成为信号分析的一个强有力的工具。
木文首先介绍了小波分析的基木理论知识，然后介绍邻域平均法、时域频域低通滤波法、中值滤波法以及自适应平滑滤波法四种传统去噪方法，针对传统去噪方法的不足之处，提出了用小波变换和小波包对图像信号进行去噪处理。
通过Matlab仿真，得到了这两种方法的去噪效果的优缺点。
结果表明，小波包去噪方法无论是在视觉效果还是信噪比都比小波变换更好。
关键词：小波变换、小波包、图像去噪Abstract : Wavelet analysis in time domain and frequency domain due to the excellent localized properties and multi-resolution analysis of the characteristics of the signal analysis，become a powerful tool．This paper introduces the basic theories of wavelet analysis，then introduces neighborhood averaging method and time domain frequency domain low-pass filtering method，median filtering method and adaptive smoothing filtering method four traditional de-noising method，and compare to conventional de-noising method deficiency，put forward by wavelet transform and wavelet packet to deal with the noise of image signal．Through the simulation of Matlab，the advantages and disadvantages of the two methods could be demonstrated．Results show that the denoising method of wavelet packets in visual effect or signal-to-noise ratio is better than the wavelet transform．Keywords: Wavelet transform; Wavelet packet; Image de-nosing1 引言图像消噪是一种研究颇多的图像预处理技术，根据实际信号(图像是二维信号)和噪声的不同特点，人们提出了各式各样的去噪方法，其中最为直观的方法是根据噪声能景一般集中于高频，而信号频谱则分布于一个有限区间的这一特点，采用低通滤波的方法来进行去噪，例如滑动平均窗滤波、Wiener:线性滤波、中值滤波等。
信号处理之小波去噪方法介绍
本文对各种去噪方法进行了比较，总结了两大类方法的基本思想及实现流程，详细介绍了应用最广的小波阈值去噪。
一、小波去噪主要方法1、基于小波分频的去噪方法——主要用来压制面波等规则干扰；2、小波域去噪方法——主要用于压制随机干扰，目前主要有三种方法： a) 模极大值去噪方法（Mallat 和Zhang ，1992）b) 尺度相关性分析方法（Xu ，1994）c) 小波阈值收缩方法（Dohono 和Johnstone ，1994）其中，小波阈值去噪方法能在最小均方误差意义下得到信号的近似最优估计，计算速度快，适应性广，因此应用最广泛。
二、方法实现的总体流程1、基于小波分频的去噪方法小波时频分析使信号在空间域和频率域同时具有良好的局部分析性质。
小波变换可以将信号分解到各个不同的尺度或各个不同的频段上，并且通过伸缩、平移聚焦到信号的任一细节加以分析。
小波分析的这些特长，结合传统的傅立叶去噪方法，为地球物理信号去噪提供了有效途径。
对于离散序列信号，其小波变换采用 Mallat 快速算法， 信号经尺度j ＝１,２,…,J 层分解后，得到)(2R L 中各正交闭子空间（1W 、2W 、…、J W 、J V ）， 若j j V A ∈代表尺度为j 的低频部分， j j W D ∈代表高频部分，则信号可以表示为J J D D A t f +++= 1)(，据此可重构出信号在尺度j ＝J 时的低频部分和j ＝1,2,…,J 的高频部分。
如果地震数据中的干扰波频率与有效波的频率成分是分开的，通过小波分频很容易消除干扰波；如果两种频率成分存在混叠，也可以用小波分频方法提取混叠部分，再用传统方法分离有效和干扰波。
这样可以最大限度的保留有效波能量。
2、小波域去噪方法小波域去噪方法是利用信号和噪声的小波系数在小波域不同特性来进行的。
信号和噪声的小波系数幅值随尺度变化的趋势不同，随着尺度的增加，噪声的小波系数很快衰减，而信号的小波系数基本不变。
如何使用小波变换进行图像去噪处理
如何使用小波变换进行图像去噪处理图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一，而小波变换作为一种常用的信号处理方法，被广泛应用于图像去噪。
本文将介绍如何使用小波变换进行图像去噪处理。
1. 理解小波变换的基本原理小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号分解成不同频率的子信号，并且能够同时提供时域和频域的信息。
小波变换使用一组基函数（小波函数）对信号进行分解，其中包括低频部分和高频部分。
低频部分表示信号的整体趋势，而高频部分表示信号的细节信息。
2. 小波去噪的基本思想小波去噪的基本思想是将信号分解成多个尺度的小波系数，然后通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。
具体步骤如下：（1）对待处理的图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。
（2）对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。
（3）对去噪后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的图像。
3. 选择合适的小波函数和阈值选择合适的小波函数和阈值对小波去噪的效果有重要影响。
常用的小波函数包括Haar小波、Daubechies小波和Symlet小波等。
不同的小波函数适用于不同类型的信号，可以根据实际情况选择合适的小波函数。
阈值的选择也是一个关键问题，常用的阈值处理方法有固定阈值和自适应阈值两种。
固定阈值适用于信噪比较高的图像，而自适应阈值适用于信噪比较低的图像。
4. 去噪实例演示为了更好地理解小波去噪的过程，下面以一张含有噪声的图像为例进行演示。
首先，对该图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。
然后，对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。
最后，对去噪后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的图像。
通过对比原始图像和去噪后的图像，可以明显看出去噪效果的提升。
5. 小波去噪的优缺点小波去噪方法相比于其他去噪方法具有以下优点：（1）小波去噪能够同时提供时域和频域的信息，更全面地分析信号。
（2）小波去噪可以根据信号的特点选择合适的小波函数和阈值，具有较好的灵活性。
sar雷达去噪小波基函数
sar雷达去噪小波基函数
SAR（合成孔径雷达）图像在小波域中进行去噪是一种常用的方法。
其具体步骤如下：
1. 将SAR图像进行小波变换，得到小波系数。
2. 对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，大于阈值的系数保留。
3. 对处理后的小波系数进行逆变换，得到降噪后的SAR图像。
在阈值处理的过程中，可以采用软阈值或硬阈值。
软阈值法是将小于阈值的系数设为0，大于等于阈值的系数减去一个固定值；硬阈值法是将小于阈值的系数设为0，大于等于阈值的系数保留。
在实际应用中，选择合适的小波基函数和阈值是关键。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlets小波等。
这些小波基函数具有不同的特性，适用于不同的应用场景。
例如，Haar小波适用于图像的边缘检测，而Daubechies小波则适用于图像的去噪。
小波分析MATLAB实例
⼩波分析MATLAB实例到⼩波分析1 背景传统的信号理论，是建⽴在Fourier分析基础上的，⽽Fourier变换作为⼀种全局性的变化，其有⼀定的局限性。在实际应⽤中⼈们开始对Fourier变换进⾏各种改进，⼩波分析由此产⽣了。⼩波分析是⼀种新兴的数学分⽀，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应⽤领域，特别是在信号处理、图像处理、语⾳处理以及众多⾮线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的⼜⼀有效的时频分析⽅法。
⼩波变换是近年发展起来的⼀种基于时频域的信号分析⼯具，它具有良好的时频局部性、选基灵活性和去相关性等优点，可⽤于光谱信号的噪声滤波和基线校正等。此后，多位物理、数学家的合作共同奠定了⼩波变换的理论和应⽤基础。由于⼩波变换能够更精确地分析信号的局部特征，在很多领域得到了越来越多地应⽤。⼩波分析的应⽤领域⼗分⼴泛，它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图象处理；量⼦⼒学、理论物理；军事电⼦对抗与武器的智能化；计算机分类与识别；⾳乐与语⾔的⼈⼯合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；⼤型机械的故障诊断等⽅⾯；例如，在数学⽅⾯，它已⽤于数值分析、构造快速数值⽅法、曲线曲⾯构造、微分⽅程求解、控制论等。在信号分析⽅⾯的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图象处理⽅⾯的图象压缩、分类、识别与诊断，去污等。以及在医学⽅⾯的应⽤，如核磁共振成像时间、提⾼CT 、B超等分辨率。
2 ⼩波变换的产⽣及去噪的必要性我们在⼀维信号分析中，可知傅⾥叶变换将信号分解成⼀系列不同频率的正弦或余弦波的叠加，与之类似，⼩波变换也可将信号分解成⼀系列⼩波函数的叠加，这⼀系列⼩波函数都由某个母⼩波函数经过平移和尺度变换得来。以不规则的⼩波信号来逼近局部信号显然⽐⽤光滑的正弦信号逼近程度要好，⽽⽤不同尺度⼩波对同⼀信号进⾏逼近⼜有利于对信号进⾏逐步细致的分析，这正是⼩波分析的基本思想。⼩波变换采⽤变化的时频窗，窗⼝⾯积固定，但形状可变。分析低频信号时，采⽤拉伸的⼩波和长的时间窗以获取⾜够信息，分析⾼频信号时，采⽤压缩⼩波和短时间窗以获取⾜够精度。常见的⼩波函数有Meyer波、Morlet 波、8阶⾼斯波等。
SURE准则的图像小波阈值去噪
Ａｂ ｔａ ｔＢａｅ ｎ ｔ ｅｗａ ｅｅ ｈ ｅｈ ｌ ｅ ｏｓｎ ｈ ｏ ｙ ｐ ｏ ｏ ｅ ｙＤ ． Ｄｏ ｏ ｏ ａ ｎ ｗ ｈ ｅｈ ｌ ｓｒ ｃ ： ｓ ｄｏ ｈ ｖ ｌｔｔ ｒｓ ｏｄ ｄ ｎ ｉ ｇ ｔ ｅ ｒ ｒｐ ｓｄ ｂ Ｌ． ｎ ｈ ， ｅ ｔ ｒｓ ｏｄ ｉ
图像在获取或传输过程 中常常被噪声污染 ， 因 此， 去噪是许多图像处理技术的重要组成部分 ． 去噪 的 目的是 既要 尽 可 能去 除 噪 声 ， 要 尽 可 能 保 留 图 又 像的重要特征 ， 如图像的边缘和纹理 ． 大多数图像去 噪， 从本质上来说都是采用低通滤波方式进行去噪 ， 其理论根据在于噪声能量一般集中于高频 ， 而图像
Ｓ Ｅ无偏 估计 ， 出 了一种 小波 自适应 阈值 去噪 方 法 ， 用 Ｌ ｎ ａ和 Ｂ ｒａａ图做 了仿 真 实验 ， ＵＲ 给 并 ｅｎ ａｂｒ 实 验 结果 显示 此方 法在 最 小均方误 差 （ ＭＳ 意义上 的优 越性 ． Ｌ Ｅ）
关键 词 ： 图像 去噪 ；ＵＲ 无偏估 计 ； Ｓ Ｅ 小波 自适应 阀值 ； 最小均 方误 差 中图分 类号 ： ９ １ ７ ＴＮ １ ．３ 文献 标志 码 ： Ａ＇
北
京
交
通
大学Βιβλιοθήκη 学报 Ｖ １ １Ｎ ． Ｏ． ｏ２ ３
文章编号 ：６ ３０ ９ （０ ７０ —０ ５０ １７ —２ １２ ０ ｝２０ １ ～４
Ｓ ＲＥ准则 的 图像 小 波 阈值 去 噪 Ｕ
费双波 ， 瑞珍 赵
（ 北京交 通大学 计算机与信息技术学院 ， 北京 １０ ４ ） ０ ０ ４
摘
ａ ａ ｔ ｅａｇ ｒ ｈ ｆｒｉ ｇ ｅ ｏｓ ｇ Ｂ ｓ ｇ ｔ ｅｎ ｗ ｈ ｅｈ ｌ ｎ ｔ ｎ， ｅ ａ ａ ｔ ｅｓ ｒｎ ａ ｅ ｄ ｐｉ ｌｏ ｉ ｍ ｖ ｔ ｏ ｍａ ｅｄ ｎ ｉ ｎ ． ｙ ｕ ｉ ｈ ｅ ｔ ｒｓ ｏｄ ｆ ｃｉ ａｎ ｗ ｄ ｐ ｉ ｈ ｋ ｇ ｉ ｎ ｕ ｏ ｖ ｉ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
小波去噪代码
Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
例1：
load leleccum;
index = 1:1024;
x = leleccum(index);
%产生噪声信号
init = 66;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%获取消噪的阈值
[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx);
%对信号进行消噪
xd = wdencmp('gbl',nx,'db4',2,thr,sorh,keepapp);
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
例2：
本例中，首先使用函数wnoisest获取噪声方差，然后使用函数wbmpen
获取小波去噪阈值，最后使用wdencmp实现信号消噪。
load leleccum;
indx = 1:1024;
x = leleccum(indx);
%产生含噪信号
init = 86;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%使用小波函数'db6'对信号进行3层分解
[c,l] = wavedec(nx,3,'db6');
%估计尺度1的噪声标准差
sigma = wnoisest(c,l,1);
alpha = 2;
%获取消噪过程中的阈值
thr = wbmpen(c,l,sigma,alpha);
keepapp = 1;
%对信号进行消噪
xd = wdencmp('gbl',c,l,'db6',3,thr,'s',keepapp);
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
?
例3：
本例中，对小波分解系数使用函数wthcoef进行阈值处理，然后利用阈
值处理后的小波系数进行重构达到去噪目的。
load leleccum;
indx = 1:1024;
x = leleccum(indx);
%产生含噪信号
init = 66;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%使用小波函数'db5'对信号进行3层分解
[c,l] = wavedec(nx,3,'db5');
%设置尺度向量
n = [1,2,3];
%设置阈值向量
p = [100,90,80];
%对高频系数进行阈值处理
nc = wthcoef('d',c,l,n,p);
%对修正后的小波分解结构进行重构
rx = waverec(nc,l,'db5');
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(rx);
title('消噪后的信号');
?
例4：
本例中，使用一维信号的自动消噪函数wden对信号进行消噪。
load leleccum;
indx = 1:1024;
x = leleccum(indx);
%产生含噪信号
init = 66;
randn('seed',init);
nx = x + 18*randn(size(x));
%将信号nx使用小波函数'sym5'分解到第5层
%使用mimimaxi阈值选择系数进行处理，消除噪声信号
lev = 5;
xd = wden(nx,'minimaxi','s','mln',lev,'sym5');
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
?
原帖：
x=[ 1 ];
lev=5;
wname='db3';
[c,l]=wavedec(x,lev,wname);
sigma=wnoisest(c,l,1);
alpha=2;
thr1=wbmpen(c,l,sigma,alpha)
[thr2,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha)
xd1=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr1,'s',1);
[xd2,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wname,lev,thr2,'h'
);
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x)
xd3=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr,'s',1);
subplot(411);plot(x);title('原始信号','fontsize',12);
subplot(412);plot(xd1);title('使用penalty阈值降噪后信号
','fontsize',12);
subplot(413);plot(xd2);title('使用Birge-Massart阈值降噪后信号
','fontsize',12);
subplot(414);plot(xd3);title('使用缺省阈值降噪后信号
','fontsize',12);
其他相关帖子：