matlab实现小波阈值去噪

小波阈值去噪是一种常用的信号去噪方法，Matlab中可以通过以下步骤实现：

1. 读入需要去噪的信号，可以使用Matlab中的`wavread`函数读取wav格式的音频文件。

2. 使用Matlab中的小波变换函数`wavedec`对信号进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。

   [C,L] = wavedec(x, n, wname)

其中，`x`为输入信号，`n`为小波分解的尺度，`wname`为小波基名称，`C`为小波系数，`L`为各个尺度分解后的长度。

3. 对小波系数进行阈值处理，将小于一定阈值的系数置为0，保留大于一定阈值的系数。常用的阈值处理方法有软阈值和硬阈值。

   T = wthrmngr('dw2dcomp', 'sqtwolog', C, 1); % 计算软阈值阈值
   C_t = wthresh(C, 's', T); % 软阈值处理

其中，`wthrmngr`函数用于计算软阈值的阈值，`wthresh`函数用于进行软阈值处理。

硬阈值处理可以使用以下代码：

   T = wthrmngr('dw2dcomp', 'sqtwolog', C, 1); % 计算软阈值阈值
   C_t = wthresh(C, 'h', T); % 硬阈值处理

4. 使用Matlab中的小波重构函数`waverec`将处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的信号。

   y = waverec(C_t, L, wname)

其中，`C_t`为处理后的小波系数，`L`为各个尺度分解后的长度，`wname`为小波基名称，`y`为去噪后的信号。

完整的Matlab代码示例：

% 读入音频文件
[x, fs] = audioread('example.wav');

% 设置小波分解尺度和小波基名称
n = 4;
wname = 'sym4';

% 小波分解
[C,L] = wavedec(x, n, wname);

% 计算软阈值并进行阈值处理
T = wthrmngr('dw2dcomp', 'sqtwolog', C, 1);
C_t = wthresh(C, 's', T);

% 小波重构
y = waverec(C_t, L, wname);

% 播放去噪后的音频
sound(y, fs);