小波分析圖像降噪

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init=2055615866;

randn('seed',init);

x=X+15*randn(size(X));

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);

xd=wdencmp('gbl',x,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);

colormap(pink(255)), sm=size(map,1);

subplot(221), image(wcodemat(X,sm)), title('原始圖像')

subplot(222), image(wcodemat(x,sm)), title('含噪聲的圖像')

subplot(223), image(wcodemat(xd,sm)), title('降噪后的圖像')

[c,s]=wavedec2(x,3,'sym4')

[thr3,nkeep3]=wdcbm2(c,s,1.5,2.7*prod(s(1,:)))

[xd3,cxd,sxd,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,s,'sym4',3,thr3,'s');

subplot(224), image(wcodemat(X,sm)), title('使用分層閾值降噪圖像');

err1=norm(xd-X)

err2=norm(xd3-X)

per1=norm(xd)/norm(x)

per2=norm(xd3)/norm(x)

關(guān)于小波軟硬閾值折中法去躁的python編程，什么結(jié)果都沒出？請求幫助

Sum = (1.0 / float(N)) * Sum，我猜這個你應(yīng)該是在那個循環(huán)里面的吧，感覺上是想做個均值，之后給他們相加？你這個寫的是相成，要是那個N很大的話出來結(jié)果就會變成(1/N)^i很小但是sum也是i次方。--- 沒看過公式感覺也有可能是對的，之后我看了以下你問的問題，說 的是什么結(jié)果也沒有出，我看了一下，無論是plt還是print你都么有對結(jié)果進行現(xiàn)顯示a ,沒有縮進看著是真的蛋疼.

python如何實現(xiàn)類似matlab的小波濾波？

T=wpdec(y,5,'db40');

%信號y進行波包解層數(shù)5T波樹plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10節(jié)點[1,0]進行重構(gòu)信號貌似沒層重構(gòu)說吧能某層某節(jié)點進行重構(gòu)節(jié)點編號波樹

%以下為濾波程序（主要調(diào)節(jié)參數(shù)c的大小）

c=10;

wn=0.1;

fs=50000; %采樣頻率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%對y濾波。

小波去噪matlab程序

哈哈！傻眼了吧，理論和實際不可兼得啊！對于你這個問題有如下建議：

小波去噪的試驗，十個有九個都喜歡用正、余弦函數(shù)，但由于小波函數(shù)的幾何特征，其實不易得到滿意效果，你只能選擇線性強的小波基，即對稱性強并且光滑的小波，嘿嘿，貌似能做DWT的所有小波基中只有sym8的對稱性最強（參看;msgtype=2），這樣你將會得到其降噪效果好于其它小波基的謬論，實際應(yīng)用中如果原始信號本身特征就不規(guī)律對稱則有可能其它小波基的處理效果會好于sym8，這需要試錯的方法試驗，是你這個原始信號對稱的前提假設(shè)造成的，但不可認為sym8適合你這個特殊例子就得出結(jié)論，你這試驗只適合你的假設(shè)，其實并不適合所有情形，個人認為其實不具說服力和可比性。如同我家鑰匙開不了你家門，是不能得出我家鑰匙不如你家鑰匙的結(jié)論滴。

當你的噪聲特征與信號的特征的頻率相近時，小波也無能為力，它不是神，也一樣分不出啥是噪聲，所以其一是可增加分解層數(shù)，你這個信號只有100個數(shù)，5層已經(jīng)很高了，再增大也沒啥用了，可能會過多顯示小波基的特征，造成扭曲失真（如果用SWT會好很多，但需要自己編制函數(shù)）；其二是參數(shù)SCAL可以改為伸縮的sln，而不是固定的one，這樣分解層數(shù)和SCAL都將起作用，你可以試著改改玩，效果還行。

分解5層

分解8層

你可以試試只分解一層的狀況，頻率最低的幾處噪聲會保留下來哦！

Python的pywavelet如何實現(xiàn) matlab的小波算法系數(shù)重構(gòu)的信號，matlab算法如下

pywt.waverec(coeffs, wavelet, mode='symmetric', axis=-1)

It may sometimes be desired to run waverec with some sets of coefficients omitted. This can best be done by setting the corresponding arrays to zero arrays of matching shape and dtype. Explicitly removing list entries or setting them to None is not supported.

Specifically, to ignore detail coefficients at level 2, one could do:

coeffs[-2] = np.zeros_like(coeffs[-2])

##################################################################

coeffs=pywt.wavedec(data_current,'db6',level=3)

for i in range(1,4):

coeffs[i] = np.zeros_like(coeffs[i])

A3 = pywt.waverec(coeffs, 'db6')

本文標題：小波降噪python函數(shù),python音頻降噪處理
文章來源：http://chinadenli.net/article7/dseiooj.html

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