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利用余弦和尖峰混合的过完备字典,实现matlab小波基函数代码中的去噪功能。

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简介:
matlab小波基函数代码的完备字典信号,通常被表示为基函数的线性组合,例如傅立叶变换、余弦变换或小波变换。这些基函数始终与它们所代表的(离散)信号保持相同的维度。在传统方法中,基函数的数量与所表示信号的维数相同。然而,信号的更广泛的表达方式采用所谓的“过度完备字典”,在这种字典中,基函数的数量超过了信号的维数。对于完整的基函数而言,信号的表示总是独一无二的。但这种独一性在引入过度完备后便不再成立,因为一个信号可以在过度完备的基础上有多种不同的表示形式。因此,我们选择最稀疏的过完备基来提供更紧凑的信号表示。具体而言,如果信号是余弦函数的线性组合,则可以使用离散余弦变换(DCT)对其进行稀疏表示。同样地,如果信号是尖峰函数的线性组合,那么它在时域中表现出稀疏性(即身份变换)。然而,当一个信号同时由余弦函数和尖峰函数组成线性组合时,就无法在任何单个基(无论是DCT还是身份变换)中进行稀疏表示。为了解决这个问题,我们可以创建一个新的基(A),该基包含DCT和身份变换这两个部分的并集。通过使用此基(A),可以实现对信号的稀疏表示,因为余弦分量可以通过DCT基进行稀疏表示处理,而尖峰分量则可以通过身份变换进行稀疏表示处理。在基(A)中寻找能够使信号呈现最稀疏表示的形式是一个NP-hard问题。

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  • MATLAB-进行
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    本项目提供了一套基于MATLAB的小波基函数代码,专注于构建过完备字典并通过结合余弦与尖峰信号实现高效的噪声去除技术。 在信号处理领域,通常将信号表示为基函数的线性组合形式(例如傅立叶变换、余弦变换或小波变换)。这些基函数与它们代表的离散信号具有相同的维度,并且传统上,用于表示一个特定长度的信号的基函数的数量等于该信号的数据点数。然而,在更一般的场景下,使用所谓的“过完备字典”来表达信号更为有效。“过完备字典”的特征在于其包含的基函数数量超过被表示信号本身的维数。 在标准或完全的基底中,一个特定信号仅有一种唯一的表示方法。而在过完备的基础上,则可能有多种不同的方式来描述同一个信号。因此,在选择最佳的基础时,我们会倾向于寻找最稀疏的一种——即使用最少的基本元素来准确表达该信号的方法。 举例来说,如果一个信号是由余弦函数的组合构成的,那么可以利用离散余弦变换(DCT)对其进行有效的稀疏表示;而如果是尖峰脉冲组成的,则在时间域内直接采用单位矩阵(也就是恒等变换)即可实现其最简单的表达形式。然而,当遇到同时包含这两种成分的情况时,在单一的基础中难以找到一种既简洁又准确的描述方式。 为了解决这个问题,我们可以构建一个新的基础集A,它是由离散余弦变换基和单位矩阵组成的联合体。这样一来,信号中的不同部分——即余弦分量与尖峰脉冲——可以分别通过各自最适宜的方式来进行稀疏表示:前者利用DCT进行处理;后者则直接在时间域内描述。 值得注意的是,在这种混合基础上寻找信号的最优稀疏表达是一个NP难问题,意味着随着数据规模的增长,找到最佳解决方案所需的时间会急剧增加。
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    本资源提供了一款基于MATLAB开发的小波阈值去噪工具wdenoise,能够有效去除信号中的噪声,适用于多种信号处理场景。 小波阈值去噪在MATLAB中的实现使用了瓦迪诺斯的经验贝叶斯阈值和其他多种阈值方法。WDenoise对象及其参数与函数的示例代码包括:wdenoise(EBayesThresh);另一个示例为wdenoise,还有一个例子展示了如何结合EBayesThresh和Visushrink进行图像去噪。 经验贝叶斯阈值法最初由Bernard W. Silverman和Ludger Evers开发,并且芝加哥大学统计系的Kan Xu、Peter Carbonetto及Matthew Stephens对其进行了扩展。MATLAB版本的小波消噪代码则由A.ANTONIADIS,M.JENSEN,I.JOHNSONE以及BWSILVERMAN编写。 本存储库中的所有源代码均根据GNU通用公共许可证3.0进行许可使用。
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