小波去噪matlab代码

以下是一个简单的小波去噪matlab代码示例：

function [denoised_signal] = wavelet_denoise(signal, wavelet_type, level, threshold_type, threshold_value)

% 对信号进行小波分解
[C, L] = wavedec(signal, level, wavelet_type);

% 计算阈值
if strcmp(threshold_type, 'hard')
    threshold = wthrmngr('dw1dcomp', 'h', C, L, threshold_value);
elseif strcmp(threshold_type, 'soft')
    threshold = wthrmngr('dw1dcomp', 's', C, L, threshold_value);
end

% 对小波系数进行阈值处理
C_den = wthresh(C, threshold_type, threshold);

% 将小波系数重构为信号
denoised_signal = waverec(C_den, L, wavelet_type);

end

其中，输入参数为：

- `signal`：需要去噪的信号。
- `wavelet_type`：小波类型，例如 `'db4'`。
- `level`：小波分解的层数。
- `threshold_type`：阈值类型，可以是 `'hard'` 或 `'soft'`。
- `threshold_value`：阈值大小。

输出为去噪后的信号 `denoised_signal`。

使用示例：

% 生成含有噪声的信号
x = linspace(0, 2*pi, 100);
y = sin(x) + 0.5*randn(size(x));

% 对信号进行去噪
wavelet_type = 'db4';
level = 4;
threshold_type = 'hard';
threshold_value = 0.5;
denoised_signal = wavelet_denoise(y, wavelet_type, level, threshold_type, threshold_value);

% 绘制原始信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2,1,1); plot(x, y); title('Original Signal');
subplot(2,1,2); plot(x, denoised_signal); title('Denoised Signal');