小波变换可用例程

%应用db5作为小波函数进行3层分解
%利用无偏似然估计阈值
%对100.dat from MIT-BIH-DB的单导联数据进行去噪处理
clear
clc
load（‘fangzhen.txt‘）;
fangzhen=fangzhen（:1）;
A=0.04:0.04:10.68;
fangzhen=fangzhen‘;
n=size（fangzhen）;
s=fangzhen（1:267）;
%小波分解
[C L]=wavedec（fangzhen4‘db5‘）;% 从c中提取尺度3下的近似小波系数 第一部分C爲小波分解係數（是一個矩陣形式），而L則是表示相應小波係數的個數（矩陣内係數的個數）。
cA3=appcoef（CL‘db5‘4）;%从信号c中提取尺度CA3近似部分，低频系数
cD1=detcoef（CL1）;
cD2=detcoef（CL2）;
cD3=detcoef（CL3）;
cD4=detcoef（CL4）;
%从信号c中提取尺度123下的细节小波系数

%使用stein的无偏似然估计原理进行选择各层的阈值
%cD1cD2cD3为各层小波系数， 
%‘rigrsure’为无偏似然估计阈值类型
thr1=thselect（cD1‘rigrsure‘）;
thr2=thselect（cD2‘rigrsure‘）;
thr3=thselect（cD3‘rigrsure‘）;
thr4=thselect（cD4‘rigrsure‘）;
%各层的阈值
TR=[thr1thr2thr3thr4];
%‘s‘为软阈值;‘h‘硬阈值。
SORH=‘s‘;
%---------去噪----------------
%XC为去噪后信号
%[CXCLXC]为的小波分解结构
%PERF0和PERF2是恢复和压缩的范数百分比。
%‘lvd‘为允许设置各层的阈值
%‘gbl‘为固定阈值。
%3为阈值的长度
[XCCXCLXCPERF0PERF2]=wdencmp（‘lvd‘fangzhen‘db5‘4TRSORH）;
%使用