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小波去噪和小波包去噪的对比
问题1 :试生成一个含噪声信号,利用 matlab中的小波去噪和小波
包去噪函数去除噪声,比较两者的性能差异
程序如下:
clc
clear all
load no isdopp
x=no isdopp;
subplot(311)
plot(x);
title('原始信号的波形图')
axis tight;
[thr,sorh,keepapp]=dde ncmp('de n','wv',x); xwd=wde n(x,'rigrsure','s','o ne',4,'sym4'); subplot(312) plot(xwd)
title('小波降噪信号')
axis tight
[thr1,sorh1,keepapp1,crit]=dde ncmp('de n','wp',x); xwpd=wpde ncmp(x,'h',4,'sym4','sure',thr1,1); subplot(313)
plot(xwpd)
title('小波包降噪信号') axis tight
运行结果如下:
50-5
5
0
-5
原始信号的波形图
100 200
300
400 500 600 700
小波降噪信号
800
900 1000
i |
L
1/ 1 1 L
L ■> I
ia
.I1 ■
电 jf
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中 ■' I1 V J V
1
t
『 1 r r
r
r t .
100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
50-5小波包降噪信号
5
0
-5
小波包降噪信号
区别:小波变换在低信噪比情况下的去噪效果较好,小波包分解去噪后信号更 加的平滑;小波分解主要是针对细节成分全置 0或者给定软(硬)阈值去噪, 容易丢失信号中的有用信息。
问题 2:研究小波包分解树中各节点的重构系数,给出其频谱分布,
讨论波包分解的频带划分
程序如下:
clc
clear all
load noisdopp;
s=noisdopp;
wpt=wpdec(s,3,'sym1');
plot(wpt);
r20=wprcoef(wpt,[2 0]);
subplot(621)
plot(r20)
title('r20')
subplot(623)
hua_fft(r20,10000,1)
title('r20 的 FFT')
r21=wprcoef(wpt,[2 1]);
subplot(622)
plot(r21)
title('r21')
subplot(624) hua_fft(r21,10000,1) title('r21 的 FFT') r22=wprcoef(wpt,[2 2]);
subplot(625)
plot(r22)
title('r22')
subplot(627) hua_fft(r22,10000,1) title('r22 的 FFT') r23=wprcoef(wpt,[2 3]);
subplot(626)
plot(r23)
title('r23')
subplot(628) hua_fft(r23,10000,1) title('r23 的 FFT') r10=wprcoef(wpt,[1 0]);
subplot(629)
plot(r10)
title('r10')
subplot(6,2,11)
hua_fft(r10,10000,1) title('r10 的 FFT') r1仁 wprcoef(wpt,[1 1]); subplot(6,2,10) plot(r11)
title('r11') subplot(6,2,12) hua_fft(r11,10000,1) title('r11 的 FFT') 程序运行结果如下:
Tree Decompositi on1086420-2-4-6-8-10data for node: (0) or (0,0).200 400 600 800 100015001M0 2000 3000r10500 10W(20 的 FFT500 1000⑵
Tree Decompositi on
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
data for node: (0) or (0,0).
200 400 600 800 1000
1500
1M0 2000 3000
r10
500 10W
(20 的 FFT
500 1000
⑵ rjFFT
1500
0 1
0.Q5
10
HO^FFl
1000 2000 3flOO 4000 5000
r11
500 1000
rUtHFFT
1500
1000 2W0 3000 4000 5000
问题
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