ЗАСТОСУВАННЯ ХВИЛЬКОВОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ ДЛЯ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ. Лабораторна робота з Цифрова обробка сигналів та зображень. Робота № 121024

ЗАСТОСУВАННЯ ХВИЛЬКОВОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ ДЛЯ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:

Національний університет Львівська політехніка

Інститут:

Не вказано

Факультет:

Не вказано

Кафедра:

Кафедра захисту інформації

Інформація про роботу

Рік:

2015

Тип роботи:

Лабораторна робота

Предмет:

Цифрова обробка сигналів та зображень

Група:

ЗІД-12

Завантажити

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» кафедра захисту інформації Лабораторна робота №3 на тему: «ЗАСТОСУВАННЯ ХВИЛЬКОВОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ ДЛЯ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ» з курсу «Цифрова обробка сигналів та зображень» Виконаd: ст. групи ЗІД-12 Мазур Іван Прийняв: Хома В.В. Львів 2010 Мета роботи: ознайомитися зі змістом хвилькового перетворення, основними можливостями хвилькової обробки реалізованими в програмному пакеті MatLab, отримати навики розрахунку дискретного хвилькового перетворення, декомпозиції сигналу на апроксимуючі та деталізуючі складові, хвилькова очищення сигналів від шумів. Завдання: 1. Ознайомитись з теоретичним матеріалом. 2. Скласти програму в середовищі MatLab згідно завдання. 2.1. Провести очищення сигналу від шуму з використанням хвилькового перетворення відповідно до завдання у табл. 2. Сигнал зберігається у файлі Lab_3_варіант у змінній signal. Варіант Тип вейвлету Рівень роз-кладу Поріг Тип порогу Масшта-бування Сигнал 10. Добеші 6-го порядку 4 sqtwolog жорсткий Тип 1 Lab_3_10.mat Лістинг програми: load Lab_3_1; % Завантаження сигналу tn = (0 : length(signal)-1); % вісь часу w_name = 'db6'; % тип вейвлету Lev = 4; % рівень розкладу type = ' sqtwolog '; % поріг [Lo_D, Hi_D, Lo_R, Hi_R] = wfilters(w_name); % розрах-к фільтрів декомпозиції і реконструкції % розрахунок АЧХ фільтрів [h_D, f] = freqz(Lo_D, 1, 0:0.001:1, 2); h1_D = freqz(Hi_D, 1, 0:0.001:1, 2); [h_R, f] = freqz(Lo_R, 1, 0:0.001:1, 2); h1_R = freqz(Hi_R, 1, 0:0.001:1, 2); figure(1); plot(f, abs(h_D), f, abs(h1_D)); grid on; % графік АЧХ фільтрів декомпозиції figure(2); plot(f, abs(h_R), f, abs(h1_R)); grid on; % графік АЧХ фільтрів реконструкції [C, L] = wavedec(signal, Lev, w_name); % хвилькова розклад сигналу cA4 = appcoef(C, L, w_name, Lev); % добування коефіцієнтів апроксимації сА3 [cD4 cD3 cD2 cD1] = detcoef(C, L, [4 3 2 1]); % добування коефіцієнтів деталізації cD4, сD3, cD2, cD1 % Побудова графіків коефіцієнтів розкладу figure(3); subplot(511); plot(cA4); grid on; xlim([0 L(1)-1]); ylabel('cA4'); subplot(512); plot(cD4); grid on; xlim([0 L(2)-1]); ylabel('cD4'); subplot(513); plot(cD3); grid on; xlim([0 L(3)-1]); ylabel('cD3'); subplot(514); plot(cD2); grid on; xlim([0 L(4)-1]); ylabel('cD2'); subplot(515); plot(cD1); grid on; xlim([0 L(5)-1]); ylabel('cD1'); A4 = wrcoef('a', C, L, w_name, 3); % Обчислення апроксимуючої складової А4 D4 = wrcoef('d', C, L, w_name, 4); % Обчислення деталізуючої складової D4 D3 = wrcoef('d', C, L, w_name, 3); % Обчислення деталізуючої складової D3 D2 = wrcoef('d', C, L, w_name, 2); % Обчислення деталізуючої складової D2 D1 = wrcoef('d', C, L, w_name, 1); % Обчислення деталізуючої складової D1 L_sig = length(signal); % Розмірність сигналу % Побудова графіків сигналу та його часових складових figure(4); subplot(611); plot(signal); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('S(n)'); subplot(612); plot(A4); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('A4'); subplot(613); plot(D4); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D4'); subplot(614); plot(D3); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D3'); subplot(615); plot(D2); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D2'); subplot(616); plot(D1); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D1'); % Оцінка рівня шуму деталізуючих коефіцієнтів for ii = 1 : Lev stdc(ii) = wnoisest(C, L, ii); end; % Обчислення порогу для кожного рівня for ii = 1 : Lev thr(ii) = thselect(detcoef(C, L, ii)/stdc(ii), type); thr (ii) = thr(ii) * stdc(ii); end; % жорстке порогування коефіцієнтів cD1 for ii = 1 : length(cD1) if (abs(cD1(ii)) < thr(1)) cD1(ii) = 0; end; end; % Жорстке порогування коефіцієнтів cD2 for ii = 1 : length(cD2) if (abs(cD2(ii)) < thr(2)) cD2(ii) = 0; end; end; % Жорстке порогування коефіцієнтів cD3 for ii = 1 : length(cD3) if (abs(cD3(ii)) < thr(3)) cD3(ii) = 0; end; end; % жорстке порогування коефіцієнтів cD4 for ii = 1 : length(cD4) if (abs(cD4(ii)) < thr(4)) cD4(ii) = 0; end; end; % Заміна первинних коефіцієнтів cD обчисленими cD = [cD4 cD3 cD2 cD1]; C(L(1) + 1 : end) = cD; % Побудова графіків коефіцієнтів після порогування figure(5); subplot(511); plot(0:L(1)-1, cA4); grid on; xlim([0 L(1)-1]); ylabel('cA4'); subplot(512); plot(0:L(2)-1, cD4); grid on; xlim([0 L(2)-1]); ylabel('cD4'); subplot(513); plot(0:L(3)-1, cD3); grid on; xlim([0 L(3)-1]); ylabel('cD3'); subplot(514); plot(0:L(4)-1, cD2); grid on; xlim([0 L(4)-1]); ylabel('cD2'); subplot(515); plot(0:L(5)-1, cD1); grid on; xlim([0 L(5)-1]); ylabel('cD1'); % Обчислення деталізуючих складових після порогування D4 = wrcoef('d', C, L, w_name, 4); D3 = wrcoef('d', C, L, w_name, 3); D2 = wrcoef('d', C, L, w_name, 2); D1 = wrcoef('d', C, L, w_name, 1); % Побудова графіків сигналу та його часових складових після порогування figure(6); subplot(611); plot(tn, signal); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('S(n)'); subplot(612); plot(tn, A4); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('A4'); subplot(613); plot(tn, D4); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D4'); subplot(614); plot(tn, D3); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D3'); subplot(615); plot(tn, D2); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D1'); subplot(615); plot(tn, D1); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('D1'); % Обчислення очищенного від шуму сигналу signal_d = waverec(C, L, w_name); % Побудова графіків сигналу до і після очищення figure(7); subplot(211); plot(tn, signal); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('S(n)'); subplot(212); plot(tn, signal_d); grid on; xlim([0 L_sig-1]); ylabel('Denoised S(n)'); Графік АЧХ фільтрів декомпозиції і реконструкції Побудова графіків коефіцієнтів розкладу Побудова графіків сигналу та його часових складових Побудова графіків коефіцієнтів після порогування Побудова графіків сигналу та його часових складових після порогування Побудова графіків сигналу до і після очищення Висновок: я ознайомився зі змістом хвилькового перетворення, основними можливостями хвилькової обробки реалізованими в програмному пакеті MatLab, отримав навики розрахунку дискретного хвилькового перетворення, декомпозиції сигналу на апроксимуючі та деталізуючі складові, хвилькова очищення сигналів від шумів.

Лабораторна робота Цифрова обробка сигналів та зображень

2015

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

поділитись