根据r2018a版本出一份代码

好的，以下是一份适用于MATLAB R2018a版本的代码，实现了对随机噪声和周期噪声的混合噪声进行去噪处理，并计算均方误差评估去噪效果：

% 读入带噪声的图像，假设图像名为noisy_img.jpg
noisy_img = imread('noisy_img.jpg');

% 定义小波基和小波阈值
wname = 'db4';
threshold = 0.05;

% 小波变换
[C, S] = wavedec2(noisy_img, 3, wname);

% 对小波系数进行阈值处理
thrC = wthresh(C, 'h', threshold);

% 小波逆变换
denoised_img = waverec2(thrC, S, wname);

% 将图像像素值转换到0-1范围内
denoised_img = double(denoised_img) / 255;

% 构建卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([256 256 1])
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same')
    regressionLayer()
];

% 定义训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false);

% 将带噪声的图像输入模型进行训练，得到一个去噪模型
denoising_net = trainNetwork(denoised_img, noisy_img, layers, options);

% 将带噪声的图像输入去噪模型进行去噪处理
denoised_img = predict(denoising_net, denoised_img);

% 将图像像素值转换回0-255范围内
denoised_img = uint8(denoised_img * 255);

% 计算均方误差
mse = immse(denoised_img, noisy_img);

需要注意的是，以上代码仅是一种实现方案，具体的算法和参数设置还需要根据实际情况进行调整和优化。