基于EWT联合SVD去噪

一、代码原理

（1）基于EWT-SVD的信号去噪算法原理

1. 经验小波变换（Empirical Wavelet Transform，EWT）：EWT是一种基于信号局部特征的小波变换方法，能够更好地适应非线性和非平稳信号的特性。
2. 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）：SVD作为信号处理中常用的方法，可以对信号进行降维和去噪处理。

（2）主要步骤如下

1. EWT分解：首先，对含噪信号进行EWT分解，得到多个尺度下的小波系数。
2. 奇异值分解：对每个尺度下的小波系数进行奇异值分解，将小波系数矩阵分解为左奇异向量、奇异值和右奇异向量。
3. 噪声识别：通过分析奇异值的大小，识别有效信号和噪声成分之间的界限。
4. 阈值处理：根据预设的阈值策略，如保留大于阈值的奇异值并置零小于阈值的奇异值，实现对噪声的剔除。
5. 重构信号：利用处理后的小波系数，对每个尺度下的小波系数进行重构，得到去噪后的信号。
6. 合并重构：将去噪后的信号在不同尺度下的成分合并重构，得到最终的去噪信号。

通过结合EWT和SVD技术，该算法能够更好地适应信号的非线性和非平稳特性，实现对信号的高效去噪处理。

二、代码流程图

三、代码效果图

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