小波降噪软硬阈值改进阈值matlab代码.zip

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小波降噪软硬阈值和改进阈值的代码,代码可直接运行,有中文注释,层次清晰,都看的懂,运行结果为噪声图像,软阈值硬阈值改进阈值三种做法的SNR,RMSE,以及对应的去噪后图像
小波降噪matlab代码.zip
  • 小波降噪matlab代码
  • SJ76721.mat
    4.6KB
  • main.m
    1.8KB
  • SJ76724.mat
    5.5KB
内容介绍
%%初始化程序 clear,clc t1=clock; %% 载入7.6日00:15到7.21日24:00的数据 load('SJ76721.mat');%matrix YSJ= SJ76721; disp('------7.6日00:15到7.21日24:00的降噪处理结果-------'); % 载入7.6日00:15到7.24日24:00的数据 % load('SJ76724.mat'); % YSJ= SJ76724; % disp('------7.6日00:15到7.24日24:00的降噪处理结果-------'); %% 数据预处理 [c,l]=size(YSJ); Y=[]; for i=1:c Y=[Y,YSJ(i,:)]; end [c1,l1]=size(Y); X=[1:l1]; %% 绘制原始信号图像 figure(1); plot(X,Y); xlabel('负荷个数/(个)'); ylabel('kW·h'); title('原始信号'); %% 硬阈值处理 lev=3; xd=wden(Y,'heursure','h','one',lev,'db4');%硬阈值去噪处理后的信号序列 figure(2) plot(X,xd) xlabel('负荷个数/(个)'); ylabel('kW·h'); title('硬阈值去噪处理') set(gcf,'Color',[1 1 1]) %% 软阈值处理 lev=3; xs=wden(Y,'heursure','s','one',lev,'db4');%软阈值去噪处理后的信号序列 figure(3) plot(X,xs) xlabel('负荷个数/(个)'); ylabel('kW·h'); title('软阈值去噪处理') set(gcf,'Color',[1 1 1]) %% 改进阈值后的去噪处理 lev=3; xz=wden(Y,'sqtwolog','s','sln',lev,'db4');%改进阈值去噪处理后的信号序列 figure(4) plot(X,xz); xlabel('负荷个数/(个)'); ylabel('kW·h'); title('改进阈值后的去噪处理') set(gcf,'Color',[1 1 1]) %% 计算信噪比SNR Psig=sum(Y*Y')/l1; Pnoi1=sum((Y-xd)*(Y-xd)')/l1; Pnoi2=sum((Y-xs)*(Y-xs)')/l1; Pnoi3=sum((Y-xz)*(Y-xz)')/l1; SNR1=10*log10(Psig/Pnoi1); SNR2=10*log10(Psig/Pnoi2); SNR3=10*log10(Psig/Pnoi3); %% 计算均方根误差RMSE RMSE1=sqrt(Pnoi1); RMSE2=sqrt(Pnoi2); RMSE3=sqrt(Pnoi3); %% 计算均方根误差RMSE disp(['硬阈值去噪处理的SNR=',num2str(SNR1),',RMSE=',num2str(RMSE1)]); disp(['软阈值去噪处理的SNR=',num2str(SNR2),',RMSE=',num2str(RMSE2)]); disp(['改进阈值后的去噪处理SNR=',num2str(SNR3),',RMSE=',num2str(RMSE3)]); t2=clock; tim=etime(t2,t1); disp(['------------------运行耗时',num2str(tim),'秒-------------------'])
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