请设计一段用于脉搏信号去噪去基线漂移的matlab小波包变换代码

以下是一段用于脉搏信号去噪去基线漂移的 Matlab 小波包变换代码：

function [denoised_signal] = denoise_pulse_signal(signal, wavelet, level)
% 脉搏信号去噪去基线漂移函数
% signal: 待处理的脉搏信号
% wavelet: 小波基函数
% level: 小波变换的层数

% 进行小波包变换
t = wpdec(signal, level, wavelet);

% 获取小波包树的终端节点
leaves = wpdec2nodes(t, 'all');

% 对每个节点进行小波变换
for i = 1:length(leaves)
    % 获取小波包系数
    coefficients = wpcoef(t, leaves(i));
    
    % 对小波包系数进行去噪处理
    threshold = wthrmngr('sqtwolog', coefficients);
    coefficients = wthresh(coefficients, 'h', threshold);
    
    % 对小波包系数进行基线漂移处理
    coefficients = coefficients - smooth(coefficients, 0.1, 'rloess');
    
    % 将处理后的系数写回小波包树
    t = wpcoef(t, leaves(i), coefficients);
end

% 重构去噪后的信号
denoised_signal = wpdencmp(t, wavelet);

end

使用方法：

- `signal`：待处理的脉搏信号，可以是行向量或列向量。
- `wavelet`：小波基函数的名称，可以为 `'haar'`、`'dbN'`、`'symN'`、`'coifN'` 等，其中 `N` 为小波基的阶数。
- `level`：小波包变换的层数。

返回值：

- `denoised_signal`：去噪去基线漂移后的脉搏信号。

示例：

% 生成测试信号
t = linspace(0, 1, 1024);
x = sin(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*120*t) + 0.2*randn(size(t));

% 进行脉搏信号的去噪去基线漂移处理
wavelet = 'db4';
level = 3;
denoised_signal = denoise_pulse_signal(x, wavelet, level);

% 绘制原始信号和处理后的信号的图像
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, denoised_signal);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Denoised Signal');

该代码将随机噪声和两个正弦波混合的脉搏信号进行了去噪去基线漂移处理，并绘制了原始信号和处理后的信号的图像，可以通过图像观察处理效果。