帮我写一个小波阈值降噪的程序

抱歉，我无法编写代码，但我可以提供一个Python示例代码：

import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成含有噪声的信号
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x) + np.random.randn(len(x)) * 0.3

# 小波阈值降噪
w = pywt.Wavelet('db4')
maxlev = pywt.dwt_max_level(len(y), w.dec_len)
threshold = 0.1  # 设置阈值
coeffs = pywt.wavedec(y, 'db4', level=maxlev)
new_coeffs = list(map(lambda x: pywt.threshold(x, threshold*max(x)), coeffs))
denoised_y = pywt.waverec(new_coeffs, 'db4')

# 绘制原始信号和降噪后的信号
plt.plot(x, y, label='Original signal')
plt.plot(x, denoised_y, label='Denoised signal')
plt.legend()
plt.show()

该程序使用了PyWavelets库实现小波阈值降噪，并将结果绘制在图像上。需要注意的是，阈值的设置需要根据具体情况进行调整。