Matlab -信号去噪

Question

我有一个数据向量，它包含-20 20范围内的整数。

Bellow是一个带有以下值的图：

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这是来自矢量数据的96个元素的样本。从上图可以看出，大多数元素位于区间-2，2中。

我想消除数据中的噪音。我想去掉低振幅的峰值，而保留高振幅的峰值，也就是指数为74的峰值。

基本上，我只想增加高振幅峰值和低振幅峰值之间的对比度，以及是否有可能消除低振幅峰值。

你能给我推荐一个这样做的方法吗？

我尝试过mapstd函数，但问题是它也会对高振幅峰值进行归一化。

我正在考虑使用小波变换工具箱，但我不知道如何准确地从小波分解系数中重建数据。

你能给我推荐一个这样做的方法吗？

Answer 1

如果它仅用于演示目的，并且您实际上不会将这些缩放值用于任何事情，我有时喜欢通过以下方式增加对比度：

% your data is in variable 'a'
plot(a.*abs(a)/max(abs(a)))

编辑:由于我们正在发布图片，下面是我的(之前/之后)：

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Answer 2

检测异常值的一种方法是使用three standard deviation rule。举个例子：

%# some random data resembling yours
x = randn(100,1);
x(75) = -14;
subplot(211), plot(x)

%# tone down the noisy points
mu = mean(x); sd = std(x); Z = 3;
idx = ( abs(x-mu) > Z*sd );         %# outliers
x(idx) = Z*sd .* sign(x(idx));      %# cap values at 3*STD(X)
subplot(212), plot(x)

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编辑：

看起来我误解了这里的目标。如果你想反其道而行之，也许可以这样做：

%# some random data resembling yours
x = randn(100,1);
x(75) = -14; x(25) = 20;
subplot(211), plot(x)

%# zero out everything but the high peaks
mu = mean(x); sd = std(x); Z = 3;
x( abs(x-mu) < Z*sd ) = 0;
subplot(212), plot(x)

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Answer 3

您可以尝试使用拆分窗口过滤器。如果x是您当前的样本，则过滤器将如下所示：

k = [L L L L L L 0 0 0 x 0 0 0 R R R R R R]

对于每个样本x，您对左侧的周围样本带(L)和右侧的周围样本带进行平均。如果你的样本是阳性和阴性(就像你的一样)，你应该做腹肌检查。价值优先。然后将样本x除以周围样本的平均值。

y[n] = x[n] / mean(abs(x([L R])))

每次这样做时，峰值都会突出，噪波会变平。您可以执行多个过程来增加效果。它对这些频带的宽度的选择有些敏感，但可以工作。例如：

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两次通过：

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