信号去噪 - 基于SVD实现数字信号降噪含Matlab源码
介绍：
信号处理中的一个重要问题是如何降噪，这在各种应用领域中都有非常重要的作用。奇异值分解（SVD）是一种广泛使用的信号处理技术，可以用于有效地降低信号噪声。
本文将介绍如何使用SVD进行数字信号降噪，并提供相应的Matlab源代码。
算法详解：
SVD是一种矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。其中，第一个矩阵包含了原始数据集合的所有主成分，第二个矩阵描述了这些主成分的重要性，而第三个矩阵则表示了这些主成分与新坐标系之间的转换矩阵。
对于一组数字信号，可以将其表示为一个矩阵X。接下来，通过对矩阵X进行SVD分解，可以得到：
X = U * S * V’
其中，U、S和V’分别是矩阵分解后的三个矩阵。在降噪过程中，我们可以通过截断矩阵S中的较小奇异值来减少噪声。
具体地，我们可以定义一个截断阈值k，将矩阵S中前k个奇异值保留，而将其余的奇异值置为0。然后，我们可以使用如下公式来计算降噪后的数字信号：
X’ = U * S’ * V’
其中，S’是经过截断操作后的矩阵S。
Matlab源代码：
下面是基于SVD实现数字信号降噪的Matlab源代码：
function [output]
