小波滤波对星载激光雷达回波数据进行滤波怎么实现，请用matlab完成

小波滤波是一种基于信号分析的非线性滤波技术，常用于去除星载激光雷达（LiDAR）回波数据中的噪声、细节干扰和趋势成分。在MATLAB中实现小波滤波通常涉及以下几个步骤：

1. **加载数据**：

   lidarData = load('lidar_data.mat'); % 替换为实际的文件名

2. **预处理**：
- 确保数据已经归一化或标准化，如果需要的话。

3. **选择小波函数**：
MATLAB提供了一些内置的小波函数，如Daubechies（db），Mallat（cmorletn）等。例如，选择Haar小波：

   wavelet = 'haar';

4. **计算小波变换**：
使用`wavedec`函数分解信号到多尺度和多频率域：

   [cA, cD] = wavedec(lidarData, J, wavelet);

`J`是级数的深度，即分解层数。

5. **设置阈值**：
为了保留有用的信号并抑制噪声，需要设定合适的阈值。一种常见的方法是软阈值或硬阈值。

6. **去噪处理**：
对每个尺度和细节系数应用阈值操作：

   for j = 1:J
       cA(j) = wthresh(cA(j), 'soft'); % 软阈值处理
       if ~isempty(cD{j})
           cD{j} = wthresh(cD{j}, 'soft');
       end
   end

7. **重构信号**：
用`waverec`函数将处理后的系数还原成原始大小：

   filteredLidarData = waverec([cA; cD], length(lidarData), wavelet);

8. **结果检查与保存**：
可视化原数据和过滤后的数据，并保存结果：

   subplot(2,1,1); plot(lidarData); title('Original Data');
   subplot(2,1,2); plot(filteredLidarData); title('Filtered Data');
   saveas(gcf, 'filtered_lidar_data.png', 'png');