基于EWT联合SVD去噪

一、代码原理

(1)基于EWT-SVD的信号去噪算法原理

  1. 经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT):EWT是一种基于信号局部特征的小波变换方法,能够更好地适应非线性和非平稳信号的特性。
  2. 奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD):SVD作为信号处理中常用的方法,可以对信号进行降维和去噪处理。

(2)主要步骤如下

  1. EWT分解:首先,对含噪信号进行EWT分解,得到多个尺度下的小波系数。
  2. 奇异值分解:对每个尺度下的小波系数进行奇异值分解,将小波系数矩阵分解为左奇异向量、奇异值和右奇异向量。
  3. 噪声识别:通过分析奇异值的大小,识别有效信号和噪声成分之间的界限。
  4. 阈值处理:根据预设的阈值策略,如保留大于阈值的奇异值并置零小于阈值的奇异值,实现对噪声的剔除。
  5. 重构信号:利用处理后的小波系数,对每个尺度下的小波系数进行重构,得到去噪后的信号。
  6. 合并重构:将去噪后的信号在不同尺度下的成分合并重构,得到最终的去噪信号。

通过结合EWT和SVD技术,该算法能够更好地适应信号的非线性和非平稳特性,实现对信号的高效去噪处理。

二、代码流程图

三、代码效果图

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