如何用java实现一个在线实时的滤波，选用小波基为db8，过滤高频部分与野点

要实现一个在线实时的小波滤波器，可以按照以下步骤：

1. 导入Java小波变换库，比如JWave。
2. 选择小波基，这里选择db8。
3. 读取输入信号。
4. 对输入信号进行小波变换。
5. 去除高频部分和野点，这里使用软阈值法。
6. 对去除高频部分和野点后的信号进行小波反变换。
7. 输出滤波后的信号。

下面是Java代码示例：

import java.util.Arrays;
import jwave.Transform;
import jwave.transforms.BasicTransform;
import jwave.transforms.wavelets.daubechies.Daubechies8;
import jwave.transforms.wavelets.Wavelet;

public class WaveletFilter {

    private Transform transform;
    private double[] lastValues;

    public WaveletFilter() {
        Wavelet wavelet = new Daubechies8();
        transform = new Transform(new BasicTransform(wavelet));
    }

    public double[] filter(double[] input) {
        double[] result = new double[input.length];
        if (lastValues == null) {
            lastValues = Arrays.copyOf(input, input.length);
            return input;
        }
        double[] diff = new double[input.length];
        for (int i = 0; i < input.length; i++) {
            diff[i] = input[i] - lastValues[i];
        }
        double[] coefficients = transform.forward(diff);
        double threshold = calculateThreshold(coefficients);
        for (int i = 0; i < coefficients.length; i++) {
            if (Math.abs(coefficients[i]) < threshold) {
                coefficients[i] = 0;
            }
        }
        double[] filtered = transform.reverse(coefficients);
        for (int i = 0; i < input.length; i++) {
            result[i] = lastValues[i] + filtered[i];
        }
        lastValues = Arrays.copyOf(result, result.length);
        return result;
    }

    private double calculateThreshold(double[] coefficients) {
        double sum = 0;
        for (double coefficient : coefficients) {
            sum += Math.abs(coefficient);
        }
        return sum / coefficients.length * 2.5;
    }

}

上面的代码实现了一个小波滤波器，使用了Daubechies8小波基，采用软阈值法去除高频部分和野点。在 filter 方法中，将输入信号与上一次滤波后的结果作差，得到差分信号，然后对差分信号进行小波变换，去除高频部分和野点，最后进行小波反变换得到滤波后的信号。lastValues 变量保存上一次滤波后的结果，用于与本次输入信号作差。calculateThreshold 方法计算软阈值，这里采用均值乘以一个系数的方法，系数为2.5。