小波变换设定阈值代码

小波变换的阈值选取对信号的去噪效果有很大的影响，常用的阈值选取方法有硬阈值和软阈值。以下是一个 MATLAB 代码示例，实现小波变换的软阈值去噪：

% 读取信号
x = load('signal.mat');
x = x.x;

% 选择小波基和分解层数
wname = 'db4'; % 小波基
level = 5; % 分解层数

% 进行小波分解
[c, l] = wavedec(x, level, wname);

% 选择阈值类型和阈值大小
sorh = 's'; % 软阈值
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', c, sorh); % 计算阈值

% 进行小波重构
xd = wthresh(c, sorh, thr);
y = waverec(xd, l, wname);

% 绘制信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(y);
title('Denoised Signal');

在这个例子中，我们使用 `wavedec` 函数对信号进行小波分解，得到小波系数和分解层数。然后，我们使用 `wthrmngr` 函数计算软阈值的大小，并使用 `wthresh` 函数对小波系数进行软阈值处理。最后，我们使用 `waverec` 函数对处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的信号。我们使用 `plot` 函数绘制原始信号和去噪后的信号，以进行比较。

需要注意的是，阈值的选取需要根据具体的应用场景和信号特点进行调整，不同的阈值选取方法和阈值大小可能会对信号的去噪效果产生不同的影响。此外，小波变换还有许多其他的变体和扩展，可以根据需要进行选择和调整。