改进的小波阈值去噪算法代码

改进的小波阈值去噪算法是一种常用的信号处理方法，用于去除信号中的噪声。下面是一个简单的改进的小波阈值去噪算法的代码示例：

import pywt
import numpy as np

def denoise_signal(signal, wavelet='db4', level=1, threshold_type='soft', threshold_multiplier=0.5):
    # 将信号进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    
    # 对每个细节系数进行阈值处理
    for i in range(1, len(coeffs)):
        # 计算阈值
        threshold = threshold_multiplier * np.median(np.abs(coeffs[i])) / 0.6745
        
        # 根据阈值类型进行阈值处理
        if threshold_type == 'soft':
            coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold, mode='soft')
        elif threshold_type == 'hard':
            coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold, mode='hard')
    
    # 重构信号
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
    
    return denoised_signal

# 示例使用
# 假设有一个包含噪声的信号signal
noisy_signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
denoised_signal = denoise_signal(noisy_signal)

print("去噪后的信号：", denoised_signal)

这段代码使用了Python的`pywt`库来实现小波阈值去噪算法。具体步骤如下：
1. 使用`pywt.wavedec`函数对信号进行小波分解，得到各个细节系数和近似系数。
2. 对每个细节系数进行阈值处理，根据阈值类型（软阈值或硬阈值）和阈值倍数来确定阈值。
3. 使用`pywt.threshold`函数对细节系数进行阈值处理。
4. 使用`pywt.waverec`函数将处理后的系数重构成去噪后的信号。