分享一个小波去噪Matlab源程序

根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

七、小波去噪效果评价 式中yi表示标准原始信号, xi 表示经处理后的估计信号。其中，SNR越大越好, MSE 越小越好。

经典EMD分解程序.可用.带example

介绍关于EMD的有关知识,EMD是经验模态分解的缩写，由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。

用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。 用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。

信号小波包分解

写论文用得到的经验分解的各种算法，可以话上述四种分解的模态图，以及信号恢复，信号恢复误差

对脉搏信号进行小波去噪处理，有测试信号，有代码，matlab实现；

改善EMD端点效应问题的处理方法研究，张斌，程珩，经验模态分解(EMD)是一种处理非线性、非平稳的数据分析方法, 但是在利用样条插值获得上下包络过程中存在着棘手的端点效应问题，该�