气温小波分析matlab代码

以下是气温小波分析的 Matlab 代码示例：

% 加载气温数据
load temperature.mat;

% 设置小波分析参数
wname = 'db4'; % 小波基函数选择
level = 5; % 分解层数

% 进行小波分解
[C, L] = wavedec(temperature, level, wname);

% 绘制小波分解图像
subplot(level+1, 1, 1);
plot(temperature);
title('原始气温数据');

for i = 1:level
    subplot(level+1, 1, i+1);
    start_idx = sum(L(1:i)) + 1;
    end_idx = start_idx + L(i+1) - 1;
    plot(C(start_idx:end_idx));
    title(sprintf('第%d层小波分解', i));
end

这段代码首先加载了一个气温数据集（假设为变量 `temperature`），然后根据设定的小波基函数和分解层数进行小波分解，最后绘制出小波分解的图像，以便观察气温数据的不同频率成分。

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下面是一个简单的示例，展示了如何使用连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）对一维信号进行去噪：

% 导入示例数据
load weathersignal; % 假设这是一个一维气温信号

% 定义小波基，这里使用Morlet小波
wavelet = 'morl';

% 进行小波变换
[cA, cD] = cwt(weatherSignal, wavelet);

% 确定噪声水平
noiseLevel = std(cD); % 假设噪声强度是标准差

% 使用阈值去除噪声
threshold = noiseLevel * 0.5; % 设置阈值，可以根据实际情况调整
cleanSignal = abs(cA)./(abs(cD) + threshold);

% 反变换回时间域
filteredSignal = waverec(cleanSignal, wavelet);

% 结果保存
save('filtered_weatherSignal.mat', 'filteredSignal');