【信号去噪】基于硬阈值、软阈值、半软阈值、Maxmin阈值、Garrote阈值小波变换实现心音去噪附matlab代码

1 内容介绍

小波变换在信号的滤波降噪处理中应用非常广泛,针对传统小波阈值去噪算法中软,硬阈值函数以及Garrote阈值函数的不足,构造出一个新的阈值函数,并采用新的阈值确定方法,对信号的去噪处理更加灵活,克服了传统阈值函数的不足.通过Matlab软件,对传统阈值函数以及本文提出的改进阈值函数进行去噪处理仿真,在信噪比(SNR)和均方误差(MSE)两个方面进行定量对比.实验结果表明,使用改进的阈值函数进行去噪处理后,信号具有更高的信噪比和更小的均方误差,去噪效果优于传统方法.​

2 仿真代码

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[x,Fs]=audioread('d00.wav');

t=(0:length(x)-1)/Fs;   %计算样本时刻

noise=0.2*rand(length(x),1);

noise1 = wgn(length(x),1,-30);

x0=x;    %原始信号

x=x+noise1;

subplot(331); plot(t,x0); ylabel('幅度'); xlabel('时间(s)'); title('原始心音信号');

subplot(332); plot(t,x); ylabel('幅度'); xlabel('时间(s)'); title('含噪心