小波信号降噪
可视化和去噪时间序列数据
描述
的小波信号降噪app是一个交互式工具，用于可视化和去噪实值一维信号，并比较结果。使用该应用程序，你可以:
在MATLAB中访问所有信号®工作区。
容易调整默认参数和应用不同的去噪技术。
可视化并比较结果。
将去噪信号导出到您的工作区。
通过生成一个MATLAB脚本，在您的工作空间中重新创建去噪信号。
的小波信号降噪App提供了一种同时处理多个版本去噪数据的方法。
使用该应用程序去噪信号和比较结果的典型流程是:
启动应用程序并从MATLAB工作空间导入一个一维信号。该应用程序使用默认参数提供了数据的初始降噪版本。
调整去噪参数，生成多个版本的去噪信号。
比较结果并将所需的去噪信号导出到您的工作空间。
要将相同的去噪参数应用到您工作空间中的其他信号，请生成一个MATLAB脚本，并根据需要修改它。
打开小波信号去噪应用程序
MATLAB工具条:关于应用程序选项卡,在信号处理与通信,点击小波信号降噪
．MATLAB命令提示符:输入
waveletSignalDenoiser．
例子
使用默认设置去噪信号
这个例子展示了如何使用应用程序的默认设置去噪一维信号。
加载有噪声的多普勒信号。
负载noisdopp
启动小波信号降噪应用程序选择它从应用程序选项卡在MATLAB®Toolstrip上。你也可以通过输入来启动应用程序waveletSignalDenoiser在MATLAB命令提示符处。
通过点击从工作区加载噪声多普勒信号到应用程序中进口在将来发布。从可以加载到应用程序的工作区变量列表中，选择noisdopp并点击进口．
该应用程序显示原始信号，noisdopp，去噪信号，noisdopp1，和粗比例近似，近似．
要切换哪些情节是可见的，你可以:
点击信号并使用下拉菜单切换原始图形和近似图形的可见性。
单击图例中的单个信号。
参数
小波——小波家族
信谊(默认)|bior|头巾|db|颗
用于信号去噪的小波族，具体为:
信谊——Symletsbior-双正交样条小波头巾——Coifletsdb——Daubechies小波颗——Fejer-Korovkin小波
有关更多信息，请参见wdenoise．
方法-去噪方法
贝叶斯(默认)|BlockJS|罗斯福|极大极小|确定|UniversalThreshold
去噪方法的应用，指定为以下之一:
贝叶斯——经验贝叶斯BlockJS——块James-Stein罗斯福-错误发现率极大极小——极小极大估计确定-斯坦的无偏风险评估UniversalThreshold——通用阈值
有关更多信息，请参见wdenoise．
规则-阈值规则
中位数(默认)|的意思是|软|硬|James-Stein
使用阈值规则。有效选项取决于去噪方法。
块James-Stein -
James-Stein经验贝叶斯-
中位数，的意思是，软，硬〇错误发现率
硬极大极小估计- - - - - -
软，硬斯坦的不偏不倚风险评估-
软，硬通用阈值,
软，硬
有关更多信息，请参见wdenoise．
编程使用
提示
方法的多个实例可以同时对多个信号进行降噪小波信号降噪应用程序。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
