对变分模态分解的使用最大重叠离散小波包变换进行信号去噪matlab代码

以下是一个简单的基于变分模态分解和小波包变换的信号去噪的MATLAB代码示例，代码如下：

% 读入信号
load noisysignal.mat;

% 设置小波包变换参数
wpt = wpdec(noisysignal,3,'db4');

% 定义变分模态分解参数
maxIter = 1000;  %最大迭代次数
lambda = 0.1;    %正则化参数
tol = 1e-6;      %收敛容差

% 初始化VMD算法
[U, ~] = initVMD(noisysignal, maxIter, lambda, tol);

% 进行变分模态分解
[u, omega] = VMD(noisysignal, U, lambda, tol, maxIter);

% 对每个分量进行小波包变换
for i = 1:size(u,1)
    u(i,:) = wprcoef(wpt, [3,i]);
end

% 对每个分量进行阈值处理
for i = 1:size(u,1)
    u(i,:) = wthresh(u(i,:),'h',std(u(i,:))); %std表示标准差
end

% 将去噪后的信号重构
denoisedSignal = sum(u,1);

% 绘制去噪后的信号与原始信号的对比图
figure;
subplot(2,1,1); plot(noisysignal); title('原始信号');
subplot(2,1,2); plot(denoisedSignal); title('去噪后的信号');

需要注意的是，这只是一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。