信号のノイズ除去

ウェーブレット ノイズ除去を説明するため、ノイズを含む "“颠簸”信号を作成します。この場合、元の信号とノイズを含むバージョンの両方があります。

rng违约; [十、 XN]=wnoise(“颠簸”，10，sqrt（6））；子地块（211）地块（X）；头衔(“原始信号”); AX=gca；AX.YLim=[0 12]；子地块（212）地块（XN）；头衔(“噪音信号”); AX=gca；AX.YLim=[0 12]；

wdenoiseを既定の設定で使用して、レベル 4.まで下げて信号のノイズを除去します。wdenoiseは間引きウェーブレット変換を使用します。元の信号とともに結果をプロットします。

xd=wdenoise（XN，4）；图形图（X，“r”)持有在…上; 绘图（xd）图例(“原始信号”,“去噪信号”,“位置”,“东北外”)轴心紧的; 持有关;

非間引きウェーブレット変換を使用して信号のノイズを除去することもできます。非間引きウェーブレット変換を使用して、もう一度レベル 4.まで下げて信号のノイズを除去します。元の信号とともに結果をプロットします。

xdMODWT=wden（XN，“modwtsqtwolog”,'s',“mln”4.“sym4”); 图形图（X，“r”)持有在…上; 绘图（xdMODWT）图例(“原始信号”,“去噪信号”,“位置”,“东北外”)轴心紧的; 持有关;

どちらの場合も、ウェーブレット ノイズ除去は、ノイズの量を大幅に削減しながら、信号内のシャープな特徴を保持していることがわかります。後者はフーリエベースのノイズ除去の課題です。フーリエベースのノイズ除去、つまりフィルター処理では、ローパス フィルターを適用してノイズを除去します。しかし、信号内のスパイクやイメージ内のエッジなど、データに高周波数の特徴があると、ローパス フィルターはそれらを平滑化します。

ウェーブレットを使用して、ノイズが一様でない信号のノイズを除去することもできます。経時的な電力消費を示す信号の一部をインポートし、調査します。

负载勒勒库姆; indx=2000:3450；x=leleccum（indx）；绘图（x）网格在…上;

この信号は、サンプル 500近辺以降、ノイズが増加しているようです。そのため、信号の最初の部分では異なるしきい値処理を使用します。去噪を使用して、ノイズ除去に最適な区間数を決定し、信号のノイズを除去することができます。この例では、'db3'ウェーブレットを使用し、レベル 3.までデータを分解します。

[SIGDEN，~，thrParams，~，BestNbOfInt]=cmddenoise（x，‘db3’,3);

区間数と、区間を区切るサンプル値を表示します。

贝斯恩博菲特

BestNbOfInt=2

thrParams{1}（：，1:2）

ans=2×21 412 412 1451

2.つの区間が特定されました。2.つのセグメントの間の境界を示すサンプルは 412です。信号をプロットし、2.つの信号セグメントを示すと、サンプル 412の前後でノイズは異なることがわかります。

图（x）保持在…上; 绘图（[412412]，[100550]，“r”)持有关;

ノイズ除去後の信号をプロットします。

情节（西格登）标题(“去噪信号”)

イメージのノイズ除去

ウェーブレットを使用してイメージのノイズを除去することもできます。イメージにおいて、エッジはイメージの輝度が急激に変化する場所です。エッジを維持しながらイメージのノイズを除去することが、知覚的品質にとって極めて重要です。従来のローパス フィルター処理はノイズを除去しますが、ほとんどの場合、エッジを平滑化し、画質に悪影響を与えます。ウェーブレットは、知覚的に重要な特徴を保持しながらノイズを除去できます。

ノイズを含むイメージを読み込みます。wdenoise2を既定の設定で使用してイメージのノイズを除去します。既定では、wdenoise2は双直交ウェーブレット生物4.4を使用します。元のイメージとノイズ除去後のイメージを表示するには、出力引数を指定しません。

装载(“跳，垫”)wdenoise2（跳转）

イメージ内のエッジは、ノイズ除去処理によって平滑化されていないことがわかります。