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資源簡介

本文分析了通信系統(tǒng)信號處理中噪聲的小波分析特性,用一維小波對含有噪聲的信號進行了分析和研究，提出了基于小波分析理論對于高頻信號和高頻噪聲干擾相混疊的信號中小波變換用于對含有噪聲信號進行的小波分解仿真實驗。利用小波變換對含噪信號進行小波分解，實現(xiàn)了信號的降噪處理。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

N=1000;
t=1:1000;
f=sin（0.03*t）;
load?noissin;
e1=noissin;
init=2055615866;??
randn（‘seed‘init）;?
e?=?e1?+?0.5*randn（size（e1））;
subplot（221）;
plot（tf）;
xlabel（‘1?樣本序列‘）;
ylabel（‘原始信號幅值‘）;
grid?;
subplot（222）;?
plot（e）?;
xlabel（‘2?測試樣本序列‘?）?;??
ylabel（‘含有已加噪聲的信號幅值‘）?;??
grid?;
s1=wden（e‘minimaxi‘‘s‘‘one‘5‘db12‘）;??
subplot（223）;??
plot（s1）;?
xlabel（‘3?db10降噪后信號‘?）?;??
ylabel?（‘db10小波降噪后的信號幅‘）;??
grid;?
s2=wden（e‘heursure‘‘s‘‘one‘5‘sym8‘）;??
subplot（224）;??
plot（s2）;
xlabel（‘4?sym降噪后信號‘）;??
ylabel（‘sym8小波降噪后的信號幅‘）;?
grid;??
figure;?
subplot（611）;plot（e）;
ylabel（‘e‘）;
[CL]=wavedec（e5‘db10‘）;
for?i=1:5
????a=wrcoef（‘a‘CL‘db10‘6-i）;
????subplot（61i+1）;?plot（a）;
????ylabel（[‘a‘num2str（6-i）]）;
end
figure;
subplot（611）;plot（e）;
ylabel（‘e‘）;
for?i=1:5
????d=wrcoef（‘d‘CL‘db10‘6-i）;
????subplot（61i+1）;plot（d）;
????ylabel（[‘d‘num2str（6-i）]）;
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件?????345600??2011-07-21?08:27??基于小波變換的信號降噪研究.doc

?????文件????????987??2011-06-29?10:53??Untitled111.m

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