svd_nosie_removing

用奇异值分解（SVD）的方法进行噪声去除

clear all;

%%调用含噪文件leleccum; 
load leleccum; 
x=leleccum;
N=length（x）-320;
L=10;
M=N/L;
subplot（211）;plot（x（1:N））;
xlabel（‘n‘）;title（‘原始信号‘）;

%%形成数据矩阵A行数为L列数为M
A=zeros（LM）;
for i=1:L
for j=1:M
A（ij）=x（M*（i-1）+j）;
end
end

%%对数据矩阵A作SVD
[U S V]=svd（A）;
sigma=diag（S（1:min（LM）1:min（LM）））;
subplot（212）;stem（sigma‘filling‘）;
xlabel（‘k‘）;title（‘原始信号的奇异值‘）;

%%SVD滤波
%（一）阈值设为奇异值的平均值
s1=sigma;
S1=S;
for i=1:min（LM）
   if s1（i）      s1（i）=0;
   end
end 
S1（1:min（LM）1:min（LM））=diag（s1）;
A1=U*S1*V‘;
for i=1:L
    for j=1:M
    x1（M*（i-1）+j）=A1（ij）;
    end
end
figure;subplot（231）;plot（x1）;
xlabel（‘n‘）;title（‘方

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1441  2008-12-31 21:36  svd_nosie_removing\svd_nosie_removing.m

     目录          0  2010-04-22 18:59  svd_nosie_removing

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