小波阈值去噪MATLAB程序
MATLAB中实现了信号的阈值去噪，主要包括阈值去噪和阈值获取两方面。1.阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm，下面对它们的用法进行简单的说明。
ddencmp的调用格式有以下三种：(1)=ddencmp(IN1,IN2,X)(2)=ddencmp(IN1,'wp',X)(3)=ddencmp(IN1,'wv',X)函数ddencmp用于获取信号在消噪或压缩过程中的默认阈值。输入参数X为一维或二维信号;IN1取值为'den'或'cmp'，'den'表示进行去噪，'cmp'表示进行压缩;IN2取值为'wv'或'wp'，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。返回值THR是返回的阈值;SORH是软阈值或硬阈值选择参数;KEEPAPP表示保存低频信号;CRIT是熵名(只在选择小波包时使用)。
函数thselect的调用格式如下：THR=thselect(X,TPTR);THR=thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的自适应阈值。自适应阈值的选择规则包括以下四种：*TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。*TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。
*TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).*TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。阈值选择规则基于模型 y = f(t) + e，e是高斯白噪声N(0,1)。
函数wbmpen的调用格式如下：THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA);THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。THR通过给定的一种小波系数选择规则计算得到，小波系数选择规则使用Birge-Massart的处罚算法。{C,L]是进行去噪的信号或图像的小波分解结构;SIGMA是零均值的高斯白噪声的标准偏差;ALPHA是用于处罚的调整参数，它必须是一个大于1的实数，一般取ALPHA=2。设t*使crit(t)=-sum(c(k)^2,k<=t) + 2 * SIGMA^2 * t*(ALPHA+log(n/t))的最小值，其中c(k)是按绝对值从大到小排列的小波包系数，n是系数的个数，则THR=|c(t*)|。wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA,ARG)计算阈值并画出三条曲线。
2 * SIGMA^2 * t*(ALPHA+log(n/t))sum(c(k)^2, k<=t)crit(t)
wdcbm的调用格式有以下两种：(1)=wdcbm(C,L,ALPHA);(2)=wdcbm(C,L,ALPHA,M);函数wdcbm是使用Birge-Massart算法获取一维小波变换的阈值。返回值THR是与尺度无关的阈值，NKEEP是系数的个数。是要进行压缩或消噪的信号在j=length(L)-2层的分解结构;LAPHA和M必须是大于1的实数;THR是关于j的向量，THR(i)是第i层的阈值;NKEEP也是关于j的向量，NKEEP(i)是第i层的系数个数。一般压缩时ALPHA取1.5，去噪时ALPHA取3.
2.信号的阈值去噪MATLAB中实现信号的阈值去噪的函数有wden、wdencmp、wthresh、wthcoef、wpthcoef以及wpdencmp。下面对它们的用法作简单的介绍。
函数wden的调用格式有以下两种：(1)=wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')(2)=wden(C,L,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')函数wden用于一维信号的自动消噪。X为原始信号，为信号的小波分解，N为小波分解的层数。THR为阈值选择规则：*TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。*TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。*TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).*TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。SORH是软阈值或硬阈值的选择(分别对应's'和'h')。SCAL指所使用的阈值是否需要重新调整，包含下面三种：*SCAL='one' 不调整;*SCAL='sln' 根据第一层的系数进行噪声层的估计来调整阈值。*SCAL='mln' 根据不同的噪声估计来调整阈值。XD为消噪后的信号，为消噪后信号的小波分解结构。格式(1)返回对信号X经过N层分解后的小波系数进行阈值处理后的消噪信号XD和信号XD的小波分解结构。格式(2)返回参数与格式(1)相同，但其结构是由直接对信号的小波分解结构进行阈值处理得到的。
函数wdencmp的调用格式有以下三种：(1)=wdencmp('gbl',X,'wname',N,THTR,SORH,KEEPAPP);(2)=wdencmp('lvd',X,'wname',N,THTR,SORH);(3)=wdencmp('lvd',C,L,'wname',N,THTR,SORH);函数wdencmp用于一维或二维信号的消噪或压缩。wname是所用的小波函数，gbl(global的缩写)表示每一层都采用同一个阈值进行处理，lvd表示每层采用不同的阈值进行处理，N表示小波分解的层数，THR为阈值向量，对于格式(2)和(3)每层都要求有一个阈值，因此阈值向量THR的长度为N，SORH表示选择软阈值或硬阈值(分别取值为's'和'h')，参数KEEPAPP取值为1时，则低频系数不进行阈值量化，反之，低频系数要进行阈值量化。XC是要进行消噪或压缩的信号，是XC的小波分解结构，PERF0和PERFL2是恢复或压缩L^2的范数百分比。如果是X的小波分解结构，则PERFL2=100*(CXC向量的范数/C向量的范数)^2;如果X是一维信号，小波wname是一个正交小波，则PERFL2=100||XC||^2/||X||^2。
函数wthresh的调用格式如下：Y=wthresh(X,SORH,T)Y=wthresh(X,SORH,T) 返回输入向量或矩阵X经过软阈值(如果SORH='s')或硬阈值(如果SORH='h')处理后的信号。T是阈值。Y=wthresh(X,'s',T)返回的是Y=SIG(X)*(|X|-T)+，即把信号的绝对值与阈值进行比较，小于或等于阈值的点变为零，大于阈值的点为该点值与阈值的差值。Y=wthresh(X,'h',T)返回的是Y=X*1(|X|>T)，即把信号的绝对值和阈值进行比较，小于或等于阈值的点变为零，大于阈值的点保持不变。一般来说，用硬阈值处理后的信号比用软阈值处理后的信号更粗糙。
函数wthcoef的调用格式下面四种：(1)NC=wthcoef('d',C,L,N,P)(2)NC=wthcoef('d',C,L,N)(3)NC=wthcoef('a',C,L)(4)NC=wthcoef('t',C,L,N,T,SORH)函数wthcoef用于一维信号小波系数的阈值处理。格式(1)返回小波分解结构经向量N和P定义的压缩率处理后的新的小波分解向量NC，构成一个新的小波分解结构。N包含被压缩的细节向量，P是把较小系数置0的百分比信息的向量。N和P的长度必须相同，向量N必须满足1<=N(i)<=length(L)-2。格式(2)返回小波分解结构经过向量N中指定的细节系数置0后的小波分解向量NC。格式(3)返回小波分解结构经过近似系数置0后的小波分解向量NC。格式(4)返回小波分解结构经过将向量N作阈值处理后的小波分解向量NC。如果SORH=’s‘，则为软阈值;如果SORH='h'则为硬阈值。N包含细节的尺度向量，T是N相对应的阈值向量。N和T的长度必须相等。
函数wpdencmp的调用格式有以下两种：(1)=wpdencmp(X,SORH,N,'wname',CRIT,PAR,KEEPAPP)(2)=wpdencmp(TREE,SORH,CRIT,PAR,KEEPAPP)函数wpdencmp用于使用小波包变换进行信号的压缩或去噪。格式(1)返回输入信号X(一维或二维)的去噪或压缩后的信号XD。输出参数TREED是XD的最佳小波包分解树;PERFL2和PERF0是恢复和压缩L2的能量百分比。PERFL2=100*(X的小波包系数范数/X的小波包系数)^2;如果X是一维信号，小波wname是一个正交小波，则PERFL2=100*||XD||^2/||X||^2。SORH的取值为's'或'h'，表示的是软阈值或硬阈值。输入参数N是小波包的分解层数，wname是包含小波名的字符串。函数使用由字符串CRIT定义的熵和阈值参数PAR实现最佳分解。如果KEEPAPP=1，则近似信号的小波系数不进行阈值量化;否则，进行阈值量化。格式(2)与格式(1)的输出参数相同，输入选项也相同，只是它从信号的小波包分解树TREE进行去噪或压缩。
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_abf4226f0102wdup.html
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