现在有一个.mat文件，里面是一个低信噪比信号，要通过降噪从中恢复出有效的信号并分析结果的SNIR，要求用matlab完成，恢复前和恢复后的信号都要画出图片。注意噪声和信号是混合在一起的，无法从.mat中提取。请给我详细完整的一套matlab代码

在MATLAB中处理这种低信噪比信号，通常会使用一些信号处理技术，例如小波去噪、Wiener滤波或基于统计的滤波方法。下面是一个基本的例子，展示如何使用小波去噪，并绘制原始信号、去噪后的信号以及SNR改善的示例。假设`data.mat`中存储的是一个名为`signal`的列向量，它包含了混有噪声的信号。

% 加载数据
load('data.mat', 'signal');

% 定义小波基，这里使用Daubechies 4级（db4）
wavelet = 'db4';
level = 4; % 小波分解层数

% 初始化去噪函数
denoiseFcn = @(x) wdenoise(x, wavelet, level);

% 对信号进行小波去噪
clean_signal = denoiseFcn(signal);

% 计算去噪后的信号长度，确认是否完全匹配
if length(clean_signal) == length(signal)
    disp('信号去噪后长度匹配');
else
    error('信号去噪后长度不匹配，请检查');
end

% 绘制原始信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(signal, 'r', 'LineWidth', 1.5);
title('Original Signal (Noisy)');
xlabel('Sample Index');
ylabel('Amplitude');

subplot(2,1,2);
plot(clean_signal, 'b', 'LineWidth', 1.5);
title('Cleaned Signal');
xlabel('Sample Index');
ylabel('Amplitude');

% 计算SNR（信号与噪声的比值）
SNR_denoised = 20 * log10(std(signal) / std(signal - clean_signal));

% 输出SNR
disp(['SNR after denoising: ', num2str(SNR_denoised), ' dB']);

% 写入SNR结果到新的.mat文件
snr_data = struct('SNR', SNR_denoised);
save('snr_results.mat', 'snr_data');

在这个例子中，我们首先加载信号，然后使用小波去噪函数对信号进行降噪。接着，我们比较原始信号和去噪后的信号长度，如果长度一致，则说明去噪成功。然后我们将两段信号绘制成图形，并计算和显示去噪后的SNR。最后，我们将SNR结果保存到单独的文件中。