小波软阈值去噪 matlab仿真代码

小波软阈值去噪是一种常用的数据处理方法，它结合了小波分析和阈值处理技术，用于从含有噪声的信号中恢复出原始信号。在MATLAB中，实现小波软阈值去噪的代码通常包括以下几个步骤：

1. 导入所需库和数据：

% 加载小波工具箱
addpath('toolbox_signal Processing Toolbox');
% 加载示例数据或自定义信号
data = load('your_data.mat'); % 替换为实际数据文件名

2. 小波分解：

% 选择适当的小波基和分解尺度
wavelet = 'db4'; % 例如使用Daubechies4小波
level = 3; % 分解层数
[coarse, fine] = wavedec(data, level, wavelet);

3. 应用软阈值：

% 定义阈值函数，这里使用软阈值（软阈值函数可以根据需求调整）
soft_threshold = @(x, thr) sign(x).*(abs(x) > thr) - thr;
% 对细节系数进行阈值处理
threshold = some_threshold_value; % 设置一个合适的阈值
fine_thresh = cellfun(soft_threshold, fine, 'UniformOutput', false);

4. 合并小波系数：

reconstructed = waverec([coarse; cell2mat(fine_thresh)], wavelet);

5. 可视化结果：

figure;
subplot(2,1,1);
plot(data, 'b', 'LineWidth', 2);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(reconstructed, 'r', 'LineWidth', 2);
title('Reconstructed Signal with Soft Thresholding');