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“疙瘩”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默认的；[X, XN] = wnoise (“疙瘩”10倍根号(6));次要情节(211)情节(X);标题(原始信号的）;甘氨胆酸AX =;斧子。YLim = [0 12];次要情节(212)情节(XN);标题(噪声信号的）;甘氨胆酸AX =;斧子。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;情节(X,“r”)举行在；情节(xd)传说(原始信号的，的去噪信号，“位置”，“NorthEastOutside”)轴紧；持有从；

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”，“年代”，“mln”4“sym4”）;图;情节(X,“r”)举行在；情节(xdMODWT)传说(原始信号的，的去噪信号，“位置”，“NorthEastOutside”)轴紧；持有从；

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leleccum；indx = 2000:3450;x = leleccum (indx);情节(x)网格在；

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。cmddenoise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,db4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。

thrParams [SIGDEN, ~, ~, BestNbOfInt] = cmddenoise (x,“db4”3);

区間数と,区間を区切るサンプル値を表示します。

BestNbOfInt

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。

情节(x)在；情节(412年[412],[100 - 550],“r”)举行从；

ノイズ除去後の信号をプロットします。

情节(SIGDEN)标题(的去噪信号)

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bior4.4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。

负载(“jump.mat”) wdenoise2(跳)

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。