matlab小波分析去噪重构

Matlab中的小波分析是一种强大的信号处理工具，用于去噪和重构信号时，通常涉及以下几个步骤：

1. **选择小波基**：Matlab内置了多种小波函数，如Haar、Daubechies、Morlet等。你需要先选择一个适合信号特性的小波基。

2. **信号分解**：通过`wavedec`函数对信号进行多尺度分解，它将信号分成不同频率的小波系数和低频细节（approximation coefficients）。

3. **阈值处理**：为了去除噪声，可以应用软阈值或硬阈值技术。这一步骤通常会选择一些阈值规则，如Donoho-Johnstone阈值或Bayesian-Shrinkage阈值。

4. **去噪**：保留大的小波系数，丢弃估计为噪声的部分，然后利用`waverec`函数进行重构，只包含经过处理的高频部分。

5. **重构信号**：最后，将重构后的高频细节和低频系数合并，得到去噪后的信号，使用`waveln`函数完成这个过程。

% 示例代码
[x, freq] = wavemenu; % 选择信号并显示频率轴
[C, ~, ~] = wavedec(x, 'level', N); % 分解信号到N级
threshold = someThresholdFunction(C); % 定义阈值
Cclean = shrink(C, threshold); % 应用阈值处理
yclean = waverec(Cclean, C(1:end-1), freq); % 重构信号