matlab 小波滤波 代码

MATLAB是一种强大的数值计算平台，对于小波滤波，你可以使用其内置的Wavelet Toolbox。以下是一个简单的例子，展示如何使用Daubechies Wavelet（dbn，其中n是阶数）进行一维信号的小波去噪：

% 导入信号数据
signal = load('your_signal.mat'); % 替换为实际的信号文件路径

% 设置小波参数
[n, wavelet] = wavemenu; % 显示小波库供用户选择，比如db4 (即db1)
level = 3; % 分解级别，默认为3级

% 对信号进行小波分解
cA = cwt(signal, wavelet, 'levels', level); % cA包含粗略频带系数
cD = [dwt(cA, wavelet, 'coeffs')]; % 连续小波分解，cD包含低频到高频的小波系数

% 设定阈值，这里使用软阈值法
threshold = 0.1 * std(cD(:)); % 算术平均标准差作为阈值
denoisedCoeffs = shrink(cD, threshold); % 使用shrink函数进行阈值处理

% 重建去噪信号
denoisedSignal = icwt(denoisedCoeffs, wavelet, 'Levels', level);

% 可视化比较原信号和去噪后的结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(signal);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(denoisedSignal);
title('Denoised Signal using MATLAB Wavelet Toolbox');

在这个例子中，`shrink`函数是应用软阈值操作的MATLAB函数，它会根据阈值移除部分小波系数，达到去噪效果。

请注意，你需要根据实际情况替换信号文件路径，并根据需求调整阈值和分解层数。以上代码仅作参考，实际使用时可能需要进行参数优化和调试。