小波滤波对星载激光雷达回波数据进行滤波怎么实现，请用matlab完成，同时用函数ddencmp获取信号默认阈值以及软硬阈值

小波滤波是一种基于小波分析的数据处理技术，在星载激光雷达（LiDAR）回波数据分析中，它可以有效地去除噪声、平滑信号并提取有用特征。在MATLAB环境中，我们可以利用其内置的小波工具箱（Wavelet Toolbox）来实现这一过程。

首先，你需要安装小波工具箱。假设你已经安装了，以下是基本步骤：

1. **加载数据**：

   % 加载星载LiDAR回波数据
   data = load('lidar_data.mat'); % 假设数据文件名为lidar_data.mat

2. **预处理**：
确保数据已归一化或者准备用于小波分析。这通常包括去零均值和标准化。

3. **选择小波函数和尺度**：

   % 例如，选择Daubechies4小波
   [w, h] = db4;

4. **计算小波变换**：

   cWT = wavedec(data, 'db4', 'level', N); % 'N'是分解的层数，可根据需要调整

5. **应用小波阈值**：
- **默认阈值（软阈值）**：

     cWT_thresholded = wthresh(cWT, 'soft');

- **自定义阈值（硬阈值）**：

     lambda = estimateThreshold(data, 'hard'); % 使用内置函数估计阈值
     cWT_thresholded_hard = wthresh(cWT, lambda, 'hard');

6. **重构信号**：

   filtered_data_soft = waverec(cWT_thresholded, h);
   filtered_data_hard = waverec(cWT_thresholded_hard, h);

7. **评估结果**：
使用`ddencmp`函数比较原始数据和过滤后的信号：

   [~, ~, stats] = ddencmp(data, filtered_data_soft, 'thresholdedData', 'Method', 'Soft', 'ThresholdValue', [], ...);
   [~, ~, stats_hard] = ddencmp(data, filtered_data_hard, 'thresholdedData', 'Method', 'Hard', 'ThresholdValue', lambda);

8. **查看阈值信息**：

   disp(stats.ThresholdValue);
   disp(stats_hard.ThresholdValue);

记得替换上述代码中的变量名和路径以匹配你的实际需求。执行以上步骤后，你可以观察到不同阈值下滤波后的信号变化，以及与默认阈值的对比。