针对传统小波阈值去噪法中硬阈值函数不连续，软阈值函数有固定偏差的缺点，提出一种新的阈值函数。对Donoho的固定阈值进行改进，提出一种自适应的阈值。在Matlab环境中，分别进行了实验选取最优小波基，新阈值函数的最优参数以及新阈值函数与传统硬阈值函数，软阈值函数和折衷阈值函数的对比。实验结果表明，新的阈值函数能更有效地提高语音信号的信噪比，改进语音质量。

此代码采用阈值小波降噪，通过计算获取其阈值。

 为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。

小波阈值去噪MATLAB代码瓦迪诺斯 使用经验贝叶斯阈值和许多其他阈值方法在ANSI C中进行小波消噪。 WDenoise对象，参数和函数 示例代码1：wdenoise（EBayesThresh） 示例代码2：wdenoise 示例代码3：使用EBayesThresh和Visushrink进行图像去噪 依存关系 Git和CMake 入门 Clone the project. cd to directory cmake . make 学分 EbayesThresh软件包最初由Bernard W. Silverman和Ludger Evers开发，并由芝加哥大学统计系的Kan Xu，Peter Carbonetto和Matthew Stephens引入了扩展。 Matlab版本的代码由A. ANTONIADIS，M。JENSEN，I。JOHNSTONE和BW SILVERMAN编写。 执照 此存储库src文件夹中可用的所有代码均已根据GNU通用公共许可证3.0许可

在labview界面下调用MATLAB脚本实现使四种小波阈值去噪算法并计算其SNR和RMSE。

针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足，结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点，保证了阈值函数的连续性，同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上结合改进的阈值确定方法，提出一种新的降噪算法。通过MATLAB仿真，对几种小波降噪算法进行了试验分析，利用信噪比和均方根误差两个指标进行评价。结果表明，相比于传统的降噪算法，新降噪算法取得了更好的降噪效果。

以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟信号验证方法的可行性,再进一步进行实际语音信号的仿真实验;通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

小波阈值校正matlab代码堕落者 使用手机的内置加速度传感器创建Fall Alerter应用程序。 如果发生跌倒，用户可能会失去意识并可能需要外部帮助，因此该应用程序会通过SMS通过跌倒位置的GPS数据向护理人员发出警报。 UI包含一个图形，该图形显示了电话的加速度数据和紧急联系人列表。 如果它检测到跌倒，则将开始倒计时10秒钟，最后，将提醒紧急联系人列表。 用户可以关闭警报，如果它是错误警报或尽管跌倒也不需要帮助。 该应用程序的演示如下。 下图显示了坠落事件期间的加速度变化。 每个秋天事件都有其鲜明的特点。 手机跌落时，加速度计值开始减小。 当自由落体事件结束并且发生对地面的撞击时，我们将观察到突然的尖峰。 测试表明，在跌倒事件中观察到类似的变化。 Sensor API使用三维坐标系。 加速度计的值是通过将每个尺寸的平方求和，然后求和并求平方根来计算的。 通过这样做，我们获得了矢量方向的大小。 手机处于静止状态时，加速度值约为9.8 m / s ^ 2。 跌倒检测算法 离散小波变换用于提取要与输入加速度数据进行比较的特征向量。 选择具有32个采样点的母小波作为Meyer小波，从中获

针对小波阈值去噪法在心电信号的Q、S波处产生的Pseudo-Gibbs现象,文章给出了基于小波阈值法的平移不变心电信号去噪算法。MTALAB上的仿真结果表明,给出的算法与小波阈值法相比具有更高的信噪比和更小的均方根误差。

首先运用 CEEMDAN 算法将信号分解成一系列 IMF 分量; 然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频 IMF 分量进行去噪处理; 最后将去噪处理的 IMF 分量和未去噪处理的 IMF 分量进行重构，获得联合去噪方法去噪后的信号。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Zhi Zhao」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/117437534