ウェーブレット信号デノイザー
時系列データの可視化やノイズ除去
説明
ウェーブレット信号デノイザー アプリは、実数値の 1 次元信号を可視化してノイズ除去し、結果を比較するための対話型ツールです。このアプリでは、以下を行うことができます。
MATLAB® ワークスペース内のすべての信号にアクセスする。
既定のパラメーターの調整やさまざまなノイズ除去手法の適用を簡単に行う。
結果を可視化して比較する。
ノイズ除去後の信号をワークスペースにエクスポートする。
MATLAB スクリプトを生成することにより、ワークスペースでノイズ除去後の信号を再作成する。
ウェーブレット信号デノイザー アプリを使用すると、ノイズ除去後のデータの複数バージョンを同時に扱うことができます。
このアプリを使用した信号のノイズ除去と結果の比較の一般的なワークフローは以下のとおりです。
アプリを起動し、MATLAB ワークスペースから 1 次元信号をインポートします。既定のパラメーターを使用してデータのノイズを除去した初期バージョンが表示されます。
ノイズ除去パラメーターを調整し、ノイズ除去後の信号を複数バージョン作成します。
結果を比較し、ノイズ除去後の必要な信号をワークスペースにエクスポートします。
ワークスペース内の他の信号に同じノイズ除去パラメーターを適用するには、MATLAB スクリプトを生成し、必要な場合は変更します。
詳細については、Denoise a Signal with the Wavelet Signal Denoiserを参照してください。
ウェーブレット信号デノイザー アプリを開く
MATLAB ツールストリップ: [アプリ] タブの [信号処理と通信] でアプリのアイコンをクリックします。
MATLAB コマンド プロンプト:
waveletSignalDenoiser
と入力します。
例
パラメーター
ウェーブレット
— ウェーブレット ファミリ
sym
(既定値) | bior
| coif
| db
| fk
信号のノイズ除去に使用されるウェーブレット ファミリ。次のいずれかとして指定します。
sym
— Symletbior
— 双直交スプライン ウェーブレットcoif
— Coifletdb
— Daubechies ウェーブレットfk
— Fejér-Korovkin ウェーブレット
詳細については、wdenoise
を参照してください。
方法
— ノイズ除去方法
Bayes
(既定値) | BlockJS
| FDR
| Minimax
| SURE
| UniversalThreshold
適用するノイズ除去方法。次のいずれかとして指定します。
Bayes
— 実証的ベイズBlockJS
— ブロック James-SteinFDR
— 偽発見率Minimax
— ミニマックス推定SURE
— Stein の不偏リスク推定UniversalThreshold
— ユニバーサルなしきい値
詳細については、wdenoise
を参照してください。
ルール
— しきい値処理ルール
Median
(既定値) | Mean
| Soft
| Hard
| James-Stein
使用するしきい値処理ルール。有効なオプションはノイズ除去方法によって異なります。
ブロック James-Stein —
James-Stein
実証的ベイズ —
Median
、Mean
、Soft
、Hard
偽発見率 —
Hard
ミニマックス推定 —
Soft
、Hard
Stein の不偏リスク推定 —
Soft
、Hard
ユニバーサルなしきい値 —
Soft
、Hard
詳細については、wdenoise
を参照してください。
プログラムでの使用
ヒント
複数の信号を同時にノイズ除去するには、ウェーブレット信号デノイザー アプリのインスタンスを複数実行します。
バージョン履歴
R2017b で導入