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init=2055615866;
randn('seed',init);
x=X/18+randn(size(X)); %添加噪声
wname='coif2';lev=3;
tree=wpdec2(X,lev,wname); %使用coif2小波进行3层分解
det1=[wpcoef(tree,2) wpcoef(tree,3) wpcoef(tree,4)];
sigma=median(abs(det1(:)))/06745; %估计噪声标准差
alpha=11; %选择降噪的阈值
thr=wpbmpen(tree,sigma,alpha);
keepapp=1;
xd=wpdencmp(tree,'s','nobest',thr,keepapp); %使用上面的阈值用函数wpdencmp降噪
nbc=size(map,1);
colormap(pink(nbc));
subplot(2,2,1);image(wcodemat(X,nbc));
xlabel('5-a 原始图像');
subplot(2,2,2);image(wcodemat(x,nbc));
xlabel('5-b 含噪声图像');
subplot(2,2,3);image(wcodemat(xd,nbc));
xlabel('5-c 消噪后图像')
function dy=vdp1000(t,y) % 建立函数,函数名字是vdp,t,y表示输入值,dy是输出值
dy=zeros(2,1); %建立空矩阵 21的0矩阵
dy(1)=y(2); %第一个微分方程
dy(2)=1000(1-y(1)^2)y(2)-y(1);%第二个微分方程
建立m文件的作用就是在[T,Y]=ode15s('vdp1000',[0 3000],[2 0]); 调用这个vdpm函数。
如不明白请留言
x=rand(2,2001);生成两行2001列的服从均匀分布的随机数。(共4002个)
默认是从0到1 可以通过 20x+10的方法(楼主的代码也可以)变换到从-10到10的随机数。
其他的就没有什么了,感觉注释比较全,如果了解神经网络的相关知识的话。理解起来并不困难。
matlab编程语言是:C++语言。而且这个Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步,也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。
开发环境
MATLAB开发环境是一套方便用户使用的MATLAB函数和文件工具集,其中许多工具是图形化用户接口。它是一个集成的 用户工作空间,允许用户输入输出数据,并提供了M文件的集成编译和调试环境,包括MATLAB桌面、命令窗口、M文件编辑调试器、MATLAB工作空间和在线帮助文档。
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