【信号去噪】基于奇异值分解（SVD）实现数字信号降噪含Matlab源码

 1 简介

2 部分代码

clear;​% 调用MATLAB中含有噪声的数据文件 leleccum; load leleccum; ​index=1:3000;x=leleccum(index);N=8;slength = length(x);M=slength-100;subplot(221);plot(x(1:M));title('原始信号');​% 形成数据矩阵；Signal=zeros(N,M);for i=1:N   Signal(i,:)=x(i:M+i-1);end​% 对数据矩阵作特征值分解；[U, S, V]=svd(Signal);d=diag(S(1:N,1:N));​subplot(222);stem(d);title('特征值');for i=1:N   if d(i)<mean(d)      d(i)=0;   endend stemp=S;stemp(1:8,1:8)=diag(d);Sf=U*stemp*V';subplot(223);plot(Sf(1,:));title('滤波之后的信号；阈值为特征值的平均值');d=diag(S(1:N,1:N));for i=1:N      if d(i)<=median(d)      d(i)=0;   endendstemp=S;stemp(1:8,1:8)=diag(d);Sf=U*stemp*V';subplot(224);plot(Sf(1,:));title('滤波之后的信号；阈值为特征值的中值');​​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]赵海峰等. "基于奇异值分解的侵彻过载信号降噪方法." 振动．测试与诊断 35.4(2015):7.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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