Matlab小波去噪的詳細闡述

一、小波去噪的概念

小波去噪是指利用小波分析的理論和方法，將信號在小波域中進行分解和重構，通過硬閾值或軟閾值將小波係數中的雜訊去除，再恢復原信號的過程。

小波係數較大的部分通常代表了信號的較高頻率分量，而小波係數較小的部分通常代表了信號的低頻率分量。小波去噪的一般思路就是將信號分解為不同尺度下的頻率分量，根據不同分量的能量特點和雜訊級別，選擇合適的閾值進行濾波，最後重構出最終的去噪後的信號。

二、小波函數庫的應用

Matlab提供了許多小波分析的函數庫，用於信號的小波分解和重構，包括wavedec、waverec、wthresh等函數。

以下是一個小波去噪的示例代碼：

% 首先生成一個含有雜訊的信號
x = sin(2*3.14*20*[0:0.001:0.5]); % 生成一個正弦信號
y = randn(1,length(x)); % 生成一個均值為0，方差為1的高斯雜訊信號
z = x + y; % 將雜訊和信號相加，生成含有雜訊的信號

% 對信號進行小波分解
level = 5; % 指定小波分解的尺度級別
w = 'sym4'; % 指定小波基函數類型
[c,l] = wavedec(z,level,w); % 進行小波分解

% 使用軟閾值法進行去噪，並重構信號
threshold = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,l);
s = wthresh(c,'s',threshold);
d = waverec(s,l,w); % 重構信號

% 繪製原始信號，含噪信號和去噪信號的波形圖
figure;
subplot(3,1,1);
plot(x);
title('原始信號');
subplot(3,1,2);
plot(z);
title('含噪信號');
subplot(3,1,3);
plot(d);
title('去噪信號');

其中，wavedec函數用於進行小波分解，wthrmngr函數用於計算軟閾值法的閾值，wthresh函數用於進行閾值處理，waverec函數用於重構信號。

三、不同小波基函數的選擇

小波去噪的效果很大程度上取決於選擇的小波基函數，不同的小波基函數對信號的分解和重構效果不同。常用的小波基函數有haar、db、sym、coif等。

以下是一個使用不同小波基函數進行去噪的示例代碼：

% 首先生成一個含有雜訊的信號
x = sin(2*3.14*20*[0:0.001:0.5]); % 生成一個正弦信號
y = randn(1,length(x)); % 生成一個均值為0，方差為1的高斯雜訊信號
z = x + y; % 將雜訊和信號相加，生成含有雜訊的信號

% 對信號進行小波分解和重構，使用不同的小波基函數進行比較
level = 5; % 指定小波分解的尺度級別
w = {'haar','db1','sym3','coif1'}; % 指定不同的小波基函數類型
for i = 1:length(w)
    [c,l] = wavedec(z,level,w{i}); % 進行小波分解
    threshold = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,l); % 計算閾值
    s = wthresh(c,'s',threshold); % 進行閾值處理
    d = waverec(s,l,w{i}); % 重構信號

    % 繪製去噪信號的波形圖
    figure;
    plot(d);
    title(['使用小波基函數',w{i},'進行去噪']);
end

可以通過觀察不同小波基函數的效果，選擇最適合當前信號的小波基函數。

四、小波閾值的選擇

小波去噪的效果也與選擇的小波閾值有關。通常有硬閾值和軟閾值兩種閾值類型，硬閾值可以直接將小於閾值的係數置為0，軟閾值可以將小於閾值的係數縮小到接近0。

以下是一個使用不同小波閾值進行去噪的示例代碼：

% 首先生成一個含有雜訊的信號
x = sin(2*3.14*20*[0:0.001:0.5]); % 生成一個正弦信號
y = randn(1,length(x)); % 生成一個均值為0，方差為1的高斯雜訊信號
z = x + y; % 將雜訊和信號相加，生成含有雜訊的信號

% 對信號進行小波分解和重構，使用不同的閾值進行比較
level = 5; % 指定小波分解的尺度級別
w = 'sym4'; % 指定小波基函數類型
threshold = {'h','s'}; % 指定不同的閾值類型
for i = 1:length(threshold)
    [c,l] = wavedec(z,level,w); % 進行小波分解
    s = wthresh(c,threshold{i},'s'); % 進行閾值處理
    d = waverec(s,l,w); % 重構信號

    % 繪製去噪信號的波形圖
    figure;
    plot(d);
    title(['使用',threshold{i},'閾值進行去噪']);
end

可以通過觀察不同閾值的效果，選擇最適合當前信號的閾值類型和閾值大小。

五、小波去噪的應用

小波去噪廣泛應用於信號處理領域，例如音頻信號去噪、圖像去噪等。以下是一個音頻信號去噪的示例代碼：

% 讀取音頻文件，並將音頻信號進行小波去噪
[x,Fs] = audioread('noise_audio.wav');
level = 5; % 指定小波分解的尺度級別
w = 'sym4'; % 指定小波基函數類型
[c,l] = wavedec(x,level,w); % 進行小波分解
threshold = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,l); % 計算閾值
s = wthresh(c,'s',threshold); % 進行閾值處理
d = waverec(s,l,w); % 重構信號

% 將去噪後的音頻信號重新保存為wav格式文件
audiowrite('denoised_audio.wav',d,Fs);

同樣的，對於圖像去噪，可以使用類似的方法，只不過在小波分解和重構的過程中，需要考慮圖像的多通道和離散性。