主要内容

小波信号去噪器

可视化和去噪时间序列数据

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描述

的小波信号去噪器app是一个交互式工具，用于可视化和去噪实值1-D信号，并比较结果。使用该应用程序，您可以:

  • 在MATLAB中访问所有的信号®工作区。

  • 轻松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MATLAB脚本在工作空间中重新创建去噪信号。

的小波信号去噪器App提供了一种同时处理去噪数据的多个版本的方法。

使用应用程序去噪信号和比较结果的典型工作流程是:

  1. 启动应用程序并从MATLAB工作区导入一个1-D信号。该应用程序使用默认参数提供数据的初始去噪版本。

  2. 调整去噪参数，产生去噪信号的多个版本。

  3. 比较结果并导出所需的去噪信号到您的工作空间。

  4. 要将相同的去噪参数应用于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。

有关更多信息，请参见用小波信号去噪器去噪信号．

小波信号去噪应用程序

打开小波信号去噪App

  • MATLAB工具条:在应用程序选项卡,在信号处理与通信，点击应用程序图标。

  • MATLAB命令提示符:输入waveletSignalDenoiser．

例子

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打开实时脚本

这个例子展示了如何使用应用程序默认设置去噪1-D信号。

加载噪声多普勒信号。

负载noisdopp

启动小波信号去噪器应用程序，从应用程序标签上的MATLAB®工具条。你也可以通过输入启动应用程序waveletSignalDenoiser在MATLAB命令提示符。

通过点击将工作区的噪声多普勒信号加载到应用程序中进口在工具条中。从可以加载到应用程序中的工作区变量列表中，选择noisdopp并点击进口．

应用程序显示原始信号，noisdopp，去噪后的信号，noisdopp1，粗尺度近似，近似．

要切换哪些情节是可见的，你可以:

  • 点击信号在工具条中，并使用下拉菜单切换原始和近似图的可见性。

  • 点击图例中的个别信号。

参数

用于去噪信号的小波族，指定为以下之一:

  • 信谊——Symlets

  • bior-双正交样条小波

  • 头巾——Coiflets

  • db- Daubechies小波

  • 颗- Fejér-Korovkin小波

有关其他信息，请参见wdenoise．

要应用的去噪方法，指定为以下之一:

  • 贝叶斯-经验贝叶斯

  • BlockJS-布洛克·詹姆斯·斯坦

  • 罗斯福-错误发现率

  • 极大极小-极小极大估计

  • 确定-斯坦无偏风险估计

  • UniversalThreshold-通用阈值

有关其他信息，请参见wdenoise．

使用阈值规则。有效的选项取决于去噪方法。

  • 布洛克·詹姆斯·斯坦-James-Stein

  • 经验贝叶斯-中位数，的意思是，软，硬

  • 〇错误发现率硬

  • 极小极大估计-软，硬

  • 斯坦无偏风险估计-软，硬

  • 通用阈值-软，硬

有关其他信息，请参见wdenoise．

编程使用

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waveletSignalDenoiser打开小波信号去噪器app初始化后，通过点击导入信号去噪进口．

waveletSignalDenoiser (团体）打开小波信号去噪器应用程序，并导入和降噪团体使用wdenoise使用默认设置。应用程序绘图团体，去噪后的信号，及其粗尺度近似。

团体工作区中的变量。

  • 团体可以是1 × -N或N-by-1实值向量。

  • 团体是双倍精度。

提示

类的多个实例可以同时去噪多个信号小波信号去噪器应用程序。

版本历史

在R2017b中引入

另请参阅

应用程序

功能

主题