小波变换信号去噪matlab代码分析

小波变换是一种时频分析工具，常用于信号处理领域，包括噪声去除。在MATLAB中，使用小波分析对信号去噪的一般步骤如下：

% 导入信号
signal = readmatrix('your_signal_file.mat'); % 替换为实际信号文件路径

% 初始化小波基函数和尺度参数
wavelet = 'db4'; % 可选的小波类型，如'morl', 'coiflet'
scales = 2^(0:6); % 根据需要调整尺度范围

% 应用小波变换
[coeffs, freq] = cwt(signal, scales, wavelet);

% 估计噪声水平并设置阈值
noise_level = std(coeffs(:)); % 计算系数的标准差作为噪声估计
threshold = noise_level * some_threshold; % 设置合适的阈值，可以自适应选择

% 对小波系数进行软阈值处理
filtered_coeffs = sign(coeffs).*max(abs(coeffs) - threshold, 0);

% 进行逆小波变换
denoised_signal = icwt(filtered_coeffs, scales, wavelet);

% 显示原始信号和去噪后的信号
subplot(2,1,1), plot(signal), title('Original Signal');
subplot(2,1,2), plot(denoised_signal), title('Denoised Signal');

这个例子假设噪声是白噪声，并简单地通过阈值来移除。实际应用中可能需要更复杂的阈值策略，比如Bayesian shrinkage等。