小波去噪
[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname')
式中：
输入参数x 为需要去噪的信号；
1.tptr ：阈值选择标准.
  1)无偏似然估计（rigrsure）原则。它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。
  2）固定阈值（sqtwolog）原则。固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log(n) 2 = (6)式中，n 为信号x（k）的长度。
  3）启发式阈值（heursure） 原则。它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。如果信噪比很小，按
rigrsure 原则处理的信号噪声较大，这时采用sqtwolog原则。
  4）极值阈值（minimaxi）原则。它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值，而不
是没有误差。
2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值(s) 或硬阈值(h).
3.scal ：阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化，scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整.
4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd].
常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior
haar
db
db1
db2
db3
db4
db5
db6
db7
db8
db9
db10
sym
sym2
sym3
sym4
sym5
sym6
sym7
sym8
coif
coif1
coif2
coif3
coif4
coif5
coif6
coif7
coif8
coif9
coif10
bior
bior1.1
bior1.3
bior1.5
bior2.2
bior2.4正则化损伤识别matlab
bior2.6
bior2.8
bior3.5
bior3.7
bior3.9
bior4.4
用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。
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代码:
%装载采集的信号leleccum.mat
load leleccum;
%=============================
%将信号中第2000到第3450个采样点赋给s
indx=2000:3450;
s=leleccum(indx);
%=============================%画出原始信号
subplot(2,2,1);
plot(s);
title('原始信号');
%=============================
%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数
[c,l]=wavedec(s,3,'db1');
a3=appcoef(c,l,'db1',3);
d3=detcoef(c,l,3);
d2=detcoef(c,l,2);
d1=detcoef(c,l,1);
%=============================
%对信号进行强制性消噪处理并图示结果
dd3=zeros(1,length(d3));
dd2=zeros(1,length(d2));
dd1=zeros(1,length(d1));
c1=[a3 dd3 dd2 dd1];
s1=waverec(c1,l,'db1');
subplot(2,2,2);
plot(s1);grid;
title('强制消噪后的信号');
%=============================
%用默认阈值对信号进行消噪处理并图示结果
  %用ddencmp函数获得信号的默认阈值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);
s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);
subplot(2,2,3);
plot(s2);grid;
title('默认阈值消噪后的信号');
%=============================
%用给定的软阈值进行消噪处理
sosoftd2=wthresh(d2,'s',1.823);
softd3=wthresh(d3,'s',2.768);
c2=[a3 softd3 softd2 softd1];
s3=waverec(c2,l,'db1');
subplot(2,2,4);
plot(s3);grid;
title('给定软阈值消噪后的信号');
ftd1=wthresh(d1,'s',1.465);

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