小波变换对局部去噪matlab代码

小波变换是一种有效的信号处理技术，特别是在噪声去除方面有很好的应用。在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox来进行小波分析。以下是一个基本的步骤，展示了如何使用离散小波变换（DWT）对信号进行去噪：

% 导入样本数据
signal = load('your_signal.mat'); % 替换为实际信号文件名

% 初始化小波基（例如Haar、Daubechies等）
wavelet = 'db4'; % 可选的小波基，如'daubechies', 'coiflet', 等

% 对信号进行二维小波分解（如果信号是时间序列，这里是一维分解）
[approx, detail] = wavedec(signal, 'wname', wavelet, 'level', N); % N是分解层数

% 预设阈值（比如软阈值法）
threshold = mad(approx) * std(approx); % 使用平均绝对偏差乘以标准差作为阈值

% 应用阈值去除细节系数中的噪声
detail_noisy = detail;
detail_noisy(abs(detail) < threshold) = 0; % 将小于阈值的系数设置为零

% 合并近似和修订后的详细系数
denoised_approx = appx;
denoised_detail = detail_noisy;
reconstructed_signal = waverec([denoised_approx, denoised_detail], wavelet);

% 显示原信号和去噪后的信号
subplot(2,1,1), plot(signal);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2), plot(reconstructed_signal);
title('Signal after Denoising');

% 保存结果
save('denoised_signal.mat', 'reconstructed_signal');