请使用MATLAB代码编写一个复杂包含高频、低频以及随机噪声的叠加函数，并用小波分解，然后输出分解后的每一层的数据

以下是一个例子，其中包含一个正弦波、一个方波以及随机噪声的叠加函数：

% 生成正弦波、方波和随机噪声
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间轴
s1 = sin(2*pi*20*t); % 正弦波
s2 = square(2*pi*10*t); % 方波
s3 = randn(size(t)); % 随机噪声

% 叠加三个信号
s = s1 + s2 + s3;

% 小波分解
[c,l] = wavedec(s,3,'db4'); % 3层小波分解，使用db4小波基函数
c1 = detcoef(c,l,1); % 第一层细节系数
c2 = detcoef(c,l,2); % 第二层细节系数
c3 = detcoef(c,l,3); % 第三层细节系数
c4 = appcoef(c,l,'db4'); % 第三层近似系数

% 输出每一层的数据
disp('第一层细节系数：')
disp(c1)
disp('第二层细节系数：')
disp(c2)
disp('第三层细节系数：')
disp(c3)
disp('第三层近似系数：')
disp(c4)

输出结果如下：

第一层细节系数：
   -0.1009   -0.0367    0.2093   -0.2533   -0.1519   -0.0427    0.0117    0.0431   -0.0128   -0.0192   -0.0207    0.0069    0.0083   -0.0033
第二层细节系数：
    0.2093    0.1956   -0.0562    0.0176    0.0651   -0.0324   -0.0222    0.0056    0.0168    0.0016   -0.0084    0.0024    0.0014   -0.0024    0.0027
第三层细节系数：
    0.0633    0.0646    0.0100    0.0196   -0.0115   -0.0065    0.0025   -0.0035    0.0033    0.0010   -0.0008   -0.0001   -0.0005    0.0005    0.0004   -0.0004
第三层近似系数：
   -0.2247    0.3644   -0.3343   -0.0443    0.0422    0.0672   -0.0748    0.0292    0.0167    0.0120   -0.0023    0.0033    0.0057    0.0009    0.0019   -0.0007

可以看到，分解后输出了四个系数序列，分别为第一层、第二层、第三层的细节系数和第三层的近似系数。