使用小波滤波对星载激光雷达回波数据进行滤波，请使用Matlab完成

在星载激光雷达（LiDAR）回波数据处理中，小波滤波是一种常用的方法，它能有效地去除噪声并保持边缘信息。在MATLAB中，你可以按照以下步骤使用小波滤波进行数据预处理：

1. **导入数据**：

   data = load('lidar_data.mat'); % 假设数据保存在.mat文件中

2. **初始化小波分析工具箱**：

   load wavelet toolbox;

3. **选择小波基和确定分解级别**：

   waveletName = 'db4'; % 可选的小波基，如Daubechies, Coiflets等
   decompositionLevel = 4; % 滤波细致程度，通常越高去噪越好，但也可能导致细节丢失

4. **小波分解**：

   [cA, cD] = wavedec(data, waveletName, decompositionLevel);

`cA`包含低频成分，`cD`包含高频细节。

5. **设置阈值**：
需要根据数据特性计算合适的阈值，例如软阈值、硬阈值或自适应阈值（如Bayesian shrinkage）：

   % 软阈值示例
   softThresh = wthresh(cD, 'soft');

6. **滤波和重构**：

   filteredData = waverec([cA; softThresh], waveletName);

7. **结果检查和可视化**：

   plot(data(1,:), 'b', filteredData(1,:), 'r'); % 对比原数据和过滤后的数据