【MATLAB】小波去噪滤波算法

在MATLAB中，小波去噪滤波算法是一种利用小波分析技术来处理信号噪声的方法。小波变换能够捕捉信号在不同尺度下的局部特性，因此特别适合去除非平稳信号中的噪声。以下是基本步骤：

1. **选择适当的小波基**：MATLAB提供多种小波函数如Haar、Daubechies、Morlet等，选择一个适合信号特性的基。

2. **计算小波系数**：对原始信号应用小波分解，生成一组包含频率细节信息的小波系数。

3. **阈值决策**：通过阈值处理来区分信号和噪声。常见的方法有硬阈值法（直接设置小波系数小于阈值的部分为零）、软阈值法（在小于阈值的地方减去一个量而不是直接设为零）。

4. **重构信号**：用去噪后的系数重构得到去噪后的信号。这通常涉及逆小波变换过程。

5. **可视化结果**：观察和比较原信号和去噪后的信号，评估去噪效果。

% 示例代码片段
signal = % 输入信号；
wavelet = 'db4'; % 使用Daubechies 4小波
[J, S] = wavedec(signal, J); % 分解信号，J是分解级数
threshold = someThresholdFunction(S); % 计算阈值
S_n = hardThresholding(S, threshold); % 应用硬阈值
denoised_signal = waverec(S_n, wavelet, J); % 重构去噪信号