小波去噪c语言程序

1、精选优质文档-倾情为你奉上小波去噪c语言程序1、小波阈值去噪理论小波阈值去噪就是对信号进行分解，然后对分解后的系数进行阈值处理，最后重构得到去噪信号。该算法其主要理论依据是：小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域集中在一些大的小波系数中;而噪声的能量却分布于整个小波域内。因此，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值。可以认为，幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。于是，采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减小至零。小波阈值收缩法去噪的具体处理过程为：将含噪信号在各尺度上进行小波分解，设定一个阈值，幅值低于该阈

2、值的小波系数置为0，高于该阈值的小波系数或者完全保留，或者做相应的收缩（shrinkage）处理。最后将处理后获得的小波系数用逆小波变换进行重构，得到去噪后的信号.2、小波阈值去噪c语言程序此程序是用于信号处理分析，突出奇异值的前段处理，对信号进行小波包分解，用C语言实现的，仅供参考。#includestdio.h#includestdlib.h#includestdio.h#includestdlib.h#defineLENGTH4096/信号长度#defineDB_LENGTH8/Daubechies小波基紧支集长度/*一维卷积函数*说明：循环卷积，卷积结果的长度与输入信号的长度相同*输入

3、参数：data，输入信号;core，卷积核;cov，卷积结果;*n，输入信号长度;m，卷积核长度。*/*voidCovluTIon（doubledata，doublecore，doublecov，intn，intm）inTI=0;intj=0;intk=0;/将cov清零for（i=0;in;i+）covi=0;/前m/2+1行i=0;for（j=0;jm/2;j+，i+）for（k=m/2-j;km;k+）covi+=datak-（m/2-j）*corek;/k针对corekfor（k=n-m/2+j;kn;k+）covi+=datak*corek-（n-m/2+j）;/k针对datak/中

4、间的n-m行for（i=m/2;i=（n-m）+m/2;i+）for（j=0;jm;j+）covi+=datai-m/2+j*corej;/最后m/2-1行i=（n-m）+m/2+1;for（j=1;jm/2;j+，i+）for（k=0;kj;k+）covi+=datak*corem-j-k;/k针对datakfor（k=0;km-j;k+）covi+=corek*datan-（m-j）+k;/k针对corek*/定义一个线性卷积voidCovluTIon（doubledata，doublecore，doublecov，intn，intm）inTI=0;intj=0;intt=0;/将cov清零for（j=0;jn+m-1;j+）covj=0;for（j=0;jm+n-1;j+）if（j=m-1）/前面m行for（i=0，t=j;t=0;i+，t-）covj+=datai*coret;elseif（j=n-1）/中间n-m行for（i=j-m+1，t=m-1;t=0;i+，t-）covj+=data