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所实现的相关性去噪函数为function [s1 a d] = SSNF(s, n, h, g, g1),具体的实现步骤为:
1) 调用离散二进小波分解函数对信号进行分解,得到逼近系数a 和细节系数d
2) 初始化所有的相关性系数和正规化相关性系数
cor = w(1:n-1,:).*w(2:n,:);
pw = sum(w.*w,2);
pcor = sum(cor.*cor,2);
ncor = cor.*repmat(sqrt(pw(1:n-1)./pcor),1,Ns);
3) 估计噪声域值,并对每一层次提取边缘信息
􀂋 提取边缘信号使用edgeIndex = find(abs(ncor(j,:))>=abs(ww(j,:)))得到
􀂋 然后更新剩下的小波系数和相关系数
ww(j,edgeIndex) = 0;
cor(j,edgeIndex) = 0;
􀂋 估计噪声域值
noiseSigma = sqrt(pw(j)/(Ns-Ks))/sqrt(sum(g.*g)); %高斯噪声标准方差
hconvj = conv(hconv,gj{j}); %滤波器卷积
nsj = noiseSigma*sqrt(sum(hconvj.*hconvj)) %层次j 的噪声方差
hconv = conv(hconv,hj{j}); %迭代计算滤波器卷积
4) 调用离散二进小波重构函数对信号进行重构,得到重构信号s1
该文为转贴,具体是哪的不记得了
[ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2007-7-4 14:51 编辑 ] |
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