数据文件为正弦信号加上白噪声，matlab实现自定义阈值和阈值函数小波滤波代码

在MATLAB中，实现自定义阈值和阈值函数的小波滤波可以按照以下步骤编写代码：

% 导入数据
data = load('your_data_file.mat'); % 替换为实际的数据文件名，假设数据是一个矩阵，包含正弦信号和噪声

% 加载自定义的小波基（如Daubechies wavelet）
wavename = 'db4'; % 选择一个小波基，如 db4、haar 等
w = wavedec(data, 'db4', 'level', 4); % 进行4级小波分解

% 定义自定义阈值函数，这里假设是一个简单线性阈值
custom_threshold = @(coef) abs(coef) * (0.1 + 0.9 * std(abs(coef))); % 阈值是系数的标准差的10%

% 应用自定义阈值
filtered_coef = w;
for i = 1:length(w)
    filtered_coef{i} = sign(w{i}) .* max(0, abs(w{i}) - custom_threshold(w{i}));
end

% 重构滤波后的信号
filtered_data = waverec(filtered_coef, wavename);

% 绘制原数据和滤波后的数据对比
figure;
subplot(2,1,1);
plot(data);
title('Original Signal with Noise');
subplot(2,1,2);
plot(filtered_data);
title('Filtered Signal');

% 显示滤波结果
disp(['After applying custom thresholding: ', num2str(mean(filtered_data))])

% 提供的代码只是一个基本示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整，例如自定义更复杂的阈值函数或考虑时间域信息等。

在这个例子中，我们使用了`load`函数加载数据，然后利用小波包`wavedec`进行小波分解，接着自定义了一个阈值函数并应用到每一级的小波系数上，最后通过`waverec`进行重构。记得替换掉`your_data_file.mat`为实际数据文件名，并根据实际需求调整阈值函数和参数。