matlab利用小波软阈值对信号去噪

对信号进行小波分解后，可以利用软阈值法进行去噪。具体步骤如下：

1. 对信号进行小波分解，得到低频部分和高频部分系数。

2. 对高频部分系数进行软阈值处理，将幅值小于阈值的系数置为0，幅值大于阈值的系数保留。

3. 对处理后的系数进行小波重构，得到去噪后的信号。

其中，软阈值的计算公式为：

如果 x > threshold，y = x - threshold；
如果 -threshold <= x <= threshold，y = 0；
如果 x < -threshold，y = x + threshold。

其中，x为高频部分系数，threshold为阈值，y为处理后的系数。

以下是一个示例代码，演示如何利用小波软阈值对信号进行去噪：

% 生成测试信号
t = 0:0.001:1;
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
y = x + 2*randn(size(t));

% 小波分解
wname = 'db4';
level = 6;
[c, l] = wavedec(y, level, wname);

% 计算软阈值
thr = wthrmngr('sqtwolog', c);
sorh = 's';
alpha = 1;
keepapp = 1;

% 软阈值处理
cnew = wthresh(c, sorh, thr*alpha);

% 小波重构
yrec = waverec(cnew, l, wname);

% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(t, y);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, yrec);
title('去噪后信号');

在上述代码中，首先生成了一个测试信号y，然后进行了小波分解，计算了软阈值，利用软阈值对高频系数进行了处理，最后进行小波重构得到去噪后的信号yrec。