小波信号降噪
可视化和降噪时间序列数据
描述
的小波信号降噪应用程序是一个交互式可视化的工具和去噪实值一维信号和比较结果。的应用程序,您可以:
访问所有MATLAB信号®工作区。
很容易调整默认参数和应用不同的去噪技术。
可视化和比较结果。
出口去噪信号工作区。
创建工作区中的去噪信号通过生成一个MATLAB脚本。
的小波信号降噪应用程序提供了一种方法同时使用多个版本的数据去噪。
去噪信号的典型工作流使用应用和比较的结果是:
启动应用程序并加载一个一维信号从MATLAB工作区。数据的应用程序提供了一个初步去噪版本使用默认参数。
调整去噪参数和生产去噪信号的多个版本。
比较结果和出口所需的去噪信号工作区。
应用相同的其他信号去噪参数在您的工作空间中,生成一个MATLAB脚本和修改它。
打开小波信号降噪应用
MATLAB将来发布:应用程序选项卡,在信号处理和通信,点击小波信号降噪
。MATLAB命令提示:输入
waveletSignalDenoiser。
例子
消除干扰信号使用默认设置
这个例子展示了如何消除干扰一个一维信号使用应用程序默认设置。
负载的多普勒信号。
负载noisdopp
启动小波信号降噪应用程序通过选择从应用程序在MATLAB®将来发布选项卡。您还可以启动应用程序通过输入waveletSignalDenoiser在MATLAB命令提示符。
吵闹的多普勒信号从工作区中加载到应用程序通过点击负载信号在将来发布。从工作空间变量的列表,可以加载到应用程序,选择noisdopp并点击好吧。
这个应用程序显示原始信号,noisdopp去噪信号,noisdopp1和粗尺度近似,近似。
切换情节是可见的,您可以:
点击信号▼在将来发布和使用下拉菜单切换原始的可见性和近似的情节。
点击个人信号情节传奇。
参数
小波——小波家族
信谊(默认)|bior|头巾|db|颗
小波家族用来消除干扰信号,指定为以下之一:
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——斯坦的无偏估计的风险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
阈值规则使用。有效的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,硬错误发现率,
硬极大极小估计- - - - - -
软,硬斯坦的无偏估计,风险
软,硬通用阈值,
软,硬
有关更多信息,请参见wdenoise。
提示
降噪多个信号同时,您可以运行的多个实例小波信号降噪应用程序。
