仿真信号小波分解与重构程序

3仿真信号小波分解与重构程序本实验采用的初始信号为f=sin(0.03*t)，其图像如图figure（1）所示，在原信号的基础上加上噪音noissin，添加噪音后的信号的图像如figure（2）所示，然后分别对加了噪声的信号进行db3小波降噪和sym8小波降噪，并画出了信号降噪后的图像，图像如figure（3）、figure（4）所示。（1）仿真信号处理程序:N=1000;t=1:1000;f=sin(0.03*t);loadnoissin;e=noissin;figure(1);plot(t,f);xlabel('y样本序列');ylabel('原始信号幅值');grid;figure(2);plot(e);xlabel('样本序列n');ylabel('含有噪声的信号幅值');grid;s1=wden(e,'minimaxi','s','one',5,'db3');figure(3);plot(s1);xlabel('样本序列n');ylabel('db3小波降噪后的信号幅');s2=wden(e,'heursure','s','one',5,'sym8');figure(4);plot(s2);xlabel('样本序列n');ylabel('sym8小波降噪后的信号幅');grid;%db10小波进行4层分解%一维小波分解[c,l]=wavedec(f,4,'db10');%重构第1~4层细节信号d4=wrcoef('d',c,l,'db10',4);d3=wrcoef('d',c,l,'db10',3);d2=wrcoef('d',c,l,'db10',2);d1=wrcoef('d',c,l,'db10',1);%显示细节信号figure(5);subplot(4,1,1);plot(d4,'LineWidth',1);ylabel('d4');subplot(4,1,2);plot(d3,'LineWidth',1);ylabel('d3');subplot(4,1,3);plot(d2,'LineWidth',1);ylabel('d2');subplot(4,1,4);plot(d1,'LineWidth',1);ylabel('d1');xlabel('时间t/s');grid;（2）信号图像：01002003004005006007008009001000-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81y样本序列原始信号幅值Figure（1）初始信号的时域图像01002003004005006007008009001000-1.5-1-0.500.511.5样本序列n含有噪声的信号幅值Figure（2）含有噪声的信号图像01002003004005006007008009001000-1.5-1-0.500.511.5样本序列ndb3小波降噪后的信号幅Figure（3）db3小波降噪后的信号幅01002003004005006007008009001000-1.5-1-0.500.511.5样本序列nsym8小波降噪后的信号幅Figure（4）db8小波降噪后的信号幅01002003004005006007008009001000-0.200.2d401002003004005006007008009001000-0.0500.05d301002003004005006007008009001000-0.0100.01d201002003004005006007008009001000-505x10-3d1时间t/sfigure（5）db10小波进行4层分解的细节信号的图像