小波分析对污染信号进行去噪处理 matlab代码

小波分析是一种强大的信号处理工具，它通过将信号分解成不同尺度和频率的小波系数，可以有效地检测和去除噪声。在MATLAB中，Daubechies小波（db系列）是一个常用的库，用于进行小波变换。以下是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB的小波分析进行污染信号去噪：

% 加载示例数据（假设我们有一个名为'polluted_signal'的污染信号）
load polluted_signal;

% 设置小波基函数和级数长度
wavelet = 'db4'; % 使用Daubechies 4级小波
wlen = 2^nextpow2(length(signal)); % 确保足够的分辨率

% 进行小波分解
[C,~] = wavedec(signal, wlen, wavelet);

% 估计阈值（常用方法如软阈值法soft thresholding 或硬阈值法hard thresholding）
sigma = std(C(:));
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(signal)));

% 应用阈值
Cn = cwtthresh(C, threshold, 'soft');

% 重构滤波后的信号
denoised_signal = waverec(Cn, wlen, wavelet);

% 对比原始信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2,1,1), plot(signal), title('Original Signal');
subplot(2,1,2), plot(denoised_signal), title('Denoised Signal using Wavelet Transform');

% 相关问题--
1. 小波分析去噪的具体原理是什么？
2. 这段代码中的其他阈值估计方法有哪些？
3. 如何调整阈值以平衡去噪效果和信息保留？  

请注意，这只是一个基本的例子，实际应用中可能需要根据信号特性和噪声特性进行更精细的参数选择和优化。