【脑电信号】基于matlab小波工具箱脑电降噪【含Matlab源码 707期】
【摘要】
一、小波降噪简介
小波降噪流程 1 打开小波工具箱,在MATLAB命令行窗口输入:wavemenu 2 选中wavelet 1-D,进行离散小波一维信号处理 3 加载信号,File—>Load—&...
一、小波降噪简介
小波降噪流程
1 打开小波工具箱,在MATLAB命令行窗口输入:wavemenu
2 选中wavelet 1-D,进行离散小波一维信号处理
3 加载信号,File—>Load—>Signal
4 然后选择母小波,与脑电信号比较匹配的是DB小波,选用DB4小波,分解层数选择6,然后点击分析按钮
5 再点击De-noise降噪按钮
6 选择降噪方法,设置阈值参数,点击降噪按钮
7 点击 查看降噪信号按钮
8 查看原始信号及降噪信号对比
9 保存降噪信号
10 保存信号文件
11 查看降噪之后的信号,按上述第2步加载信号,导入信号
二、部分源代码
%% 绘出小波变换前后对比波形1
%by20210405
close all;clear;clc
% FilePath='SData.mat';
% EEGdata=importdata(FilePath);
%%
load('C1T1.mat');
plot(C1T1)
hold on
load('C1T2.mat')
plot(C1T2)
hold on
load('C1T1Denoise.mat')
plot(C1T1Denoise,'LineWidth',2)
hold on
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
三、运行结果
四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社,2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社,2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社,2018.
[4]徐洁.基于小波分析的脉搏波信号处理[J].电子设计工程. 2013,21(11)
文章来源: qq912100926.blog.csdn.net,作者:海神之光,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:qq912100926.blog.csdn.net/article/details/115447132
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