小波去噪和小波包去噪的对比

1、问题1 ：试生成一个含噪声信号，利用matlab中的小波去噪和小波包去噪函数去除噪声，比较两者的性能差异程序如下：clcclear allload no isdoppx=no isdopp;subplot(311)plot(x);title('原始信号的波形图')axis tight;thr,sorh,keepapp=dde ncmp('de n','wv',x); xwd=wde n(x,'rigrsure','s','o ne',4,'sym4'); subplot(312) p

2、lot(xwd)title('小波降噪信号')axis tightthr1,sorh1,keepapp1,crit=dde ncmp('de n','wp',x); xwpd=wpde ncmp(x,'h',4,'sym4','sure',thr1,1); subplot(313)plot(xwpd)title('小波包降噪信号')axis tight运行结果如下：50-5原始信号的波形图100 200300400500600700小波降噪信号8009001000i|L1/11LL&

3、gt; Iia.I1 电jf-) 1 '1- 1f丿 /中'I1VJV1t1rrrrt .100200300400500600700800900100050-5小波包降噪信号区别：小波变换在低信噪比情况下的去噪效果较好， 小波包分解去噪后信号更加 的平滑；小波分解主要是针对细节成分全置 0或者给定软（硬）阈值去噪，容易 丢失信号中的有用信息。问题 2：研究小波包分解树中各节点的重构系数，给出其频谱分布，讨论波包分解的频带划分程序如下：clcclear allload noisdopp;s=noisdopp;wpt=wpdec(s,3,'sym1');plot(w

4、pt);r20=wprcoef(wpt,2 0);subplot(621)plot(r20)title('r20')subplot(623)hua_fft(r20,10000,1)title('r20 的 FFT')r21=wprcoef(wpt,2 1);subplot(622)plot(r21)title('r21')subplot(624) hua_fft(r21,10000,1) title('r21 的 FFT') r22=wprcoef(wpt,2 2);subplot(625)plot(r22)title('

5、r22')subplot(627) hua_fft(r22,10000,1) title('r22 的 FFT') r23=wprcoef(wpt,2 3);subplot(626)plot(r23)title('r23')subplot(628) hua_fft(r23,10000,1) title('r23 的 FFT') r10=wprcoef(wpt,1 0);subplot(629)plot(r10)title('r10')subplot(6,2,11)1086420-2-4-6-8-10hua_fft(r10,

6、10000,1) title('r10 的 FFT') r1仁 wprcoef(wpt,1 1); subplot(6,2,10) plot(r11)title('r11') subplot(6,2,12) hua_fft(r11,10000,1) title('r11 的 FFT') 程序运行结果如下：Tree Decompositi ondata for node: (0) or (0,0).2004006008001000r20r2l50林群袖r2197FFT0.201000200030004000 SOOOC 100020003M0 4C

7、O0 5000r11'5050010001500cTI 的 FFT0.2'歸_皿站v叽祁沁&杯010002000300040005000问题3:生成最优树结构，给出其熵值程序如下:clcclear allload no isdopp;x=no isdopp; wpt=wpdec(x,3,'sym4'); wpt=wpsplt(wpt,3 0);plot(wpt)bt=besttree(wpt);plot(bt)en t=read(wpt,'e nt',all no des(wpt) T=en trupd(bt,'sha nnon&

8、#39;);Tree Decompositi ondata for no de: 0 or (0,0).2004006008001000en t=read(wpt,'e nt',all no des(bt)1086420-2-4-6-8-10Tree Decompositi ondata for node: (0) or (0,0).2004006008001000图1小波包树1086420-2-4-6-8-10图2最优小波包树表1小波包树中各节点的熵值001011202122233031-3.3195-3.8687-0.0128-4.4528P-0.0194-0.0068-0.0071-5.0345-0.04063233343536374041-0.0041-0.0374-0.0033-0.00260.0049-0.0014-5.3961-0.2270表2