小波阈值的函数介绍
小波分析的语音信号噪声消除方法
小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。
在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。
下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。
一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。
1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。
近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。
1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。
这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。
1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。
常见的选择方法有软阈值和硬阈值。
1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。
这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。
1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。
这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。
二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。
在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。
2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。
2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。
2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。
2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。
小波变换语音消噪(改进阈值)
改进阈值函数进行语音信号消噪，但是在程序运行过程中频频报错。
本人经验不足调试不出，希望求得各位指导改进函数表达式附图clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmse(x1,y')%求得信噪比均方误差figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];y1=waverec(c2,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmse(x1,y1')%求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));else (abs(a)<b)gd=0;endfunction [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);QQ截图20130516175535.png(11.18 KB, 下载次数: 0)改进函数表达式本帖最后由罗志雄于 2013-5-16 21:58 编辑function [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);修改后程序清单如下：clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道x1=x1-mean(x1);t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmsel(x1',y)%求得信噪比均方误差snr1=SNR_singlech(x1',y)figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a.*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));elsegd=zeros(size(a));endy1=waverec(c1,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmsel(x1',y1) %求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);小波去噪软阈值和硬阈值的matlab仿真程序硬阈值、软阈值这里有一段不知道有用没%设置信噪比和随机种子值snr=4;init=2055615866;%产生原始信号sref和高斯白噪声污染的信号s[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr=1;%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];s3=waverec(c2,l,'db1');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];s4=waverec(c3,l,'db1');%对上述信号进行图示subplot(5,1,1);plot(sref);title('参考信号');subplot(5,1,2);plot(s);title('染噪信号');subplot(5,1,3);plot(s3);title('硬阈值处理');subplot(5,1,4);plot(s4);title('软阈值处理');matlab小波除噪，为何硬阈值和软阈值除躁信噪比一样了？load leleccum;index=1:1024;f1=leleccum(index); % 产生含噪信号init=2055615866;randn('seed',init);f2=f1+18*randn(size(x));snr=SNR_singlech(f1,f2) %信噪比subplot(2,2,1);plot(f1);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,2);plot(f2);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); %用db5小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(f2,3,'db6');a3=appcoef(c,l,'db6',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);sigma=wnoisest(c,l,1);thr=wbmpen(c,l,sigma,2);%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];f3=waverec(c2,l,'db6');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];f4=waverec(c3,l,'db6');%对上述信号进行图示subplot(2,2,3);plot(f3);title('硬阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,4);plot(f4);title('软阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); snr=SNR_singlech(f1,f3)snr=SNR_singlech(f1,f4)信噪比函数SNR_singlech(I,In)function snr=SNR_singlech(I,In)% 计算信噪比函数% I：riginal signal% In:noisy signal(ie. original signal + noise signal)snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal powerPn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);小波去噪程序Matlab小波去噪（默认，强制，给定三种情况）%% 利用小波分析对监测采集的信号进行去噪处理，恢复原始信号%小波分析进行去噪有3中方法：%1、默认阈值去噪处理。
MATLAB中地阈值获取和阈值去噪(超级有用)
1.阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm，下面对它们的用法进行简单的说明。
（1）ddencmp的调用格式有以下三种：（1）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)（2）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X)（3）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X)函数ddencmp用于获取信号在消噪或压缩过程中的默认阈值。
输入参数X为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'cmp'，'den'表示进行去噪，'cmp'表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp'，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。
返回值THR是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP表示保存低频信号；CRIT是熵名（只在选择小波包时使用）。
（2）函数thselect的调用格式如下：THR=thselect(X,TPTR);THR=thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的自适应阈值。
自适应阈值的选择规则包括以下四种：*TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。
*TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。
*TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).*TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。
阈值选择规则基于模型 y = f(t) + e，e是高斯白噪声N(0,1)。
（3）函数wbmpen的调用格式如下：THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA);THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。
一维信号小波阈值去噪
一维信号小波阈值去噪1、小波阈值处理基本理论所谓阈值去噪简而言之就是对信号进行分解，然后对分解后的系数进行阈值处理，最后重构得到去噪信号。
该算法其主要理论依据是：小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域集中在一些大的小波系数中;而噪声的能量却分布于整个小波域内。
因此，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值。
可以认为，幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。
于是，采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减小至零。
小波阈值收缩法去噪的具体处理过程为：将含噪信号在各尺度上进行小波分解，设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为0，高于该阈值的小波系数或者完全保留，或者做相应的收缩（shrinkage）处理。
最后将处理后获得的小波系数用逆小波变换进行重构，得到去噪后的信号。
2、阈值函数的选取小波分解阈值去噪中，阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数不同处理策略，是阈值去噪中关键的一步。
设w表示小波系数，T为给定阈值，sign（*）为符号函数，常见的阈值函数有：硬阈值函数：（小波系数的绝对值低于阈值的置零，高于的保留不变）软阈值函数：（小波系数的绝对值低于阈值的置零，高于的系数shrinkage处理）式（3-8）和式（3-9）用图像表示即为：值得注意的是：1）硬阈值函数在阈值点是不连续的，在下图中已经用黑线标出。
不连续会带来振铃，伪吉布斯效应等。
2）软阈值函数，原系数和分解得到的小波系数总存在着恒定的偏差，这将影响重构的精度同时这两种函数不能表达出分解后系数的能量分布，半阈值函数是一种简单而经典的改进方案。
见下图：选取的阈值最好刚好大于噪声的最大水平，可以证明的是噪声的最大限度以非常高的概率。
小波去噪阈值的确定和分解层数的确定
小波包阈值去噪的过程
4 Reconstruction Compute wavelet packet reconstruction based on the original approximation coefficients at level N and the modified coefficients.（根据计算后的小 波包系数重构原信号。）
1
0.5
0
-0.5
获得单个阈值，对所有的高频小波系数进行处理。
-1
-1.5
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
软阈值去噪 1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
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0
50
100
150
200
250
300
350
400
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小波去噪阈值的几种方法
1.5 1
小波包分解和重构去噪
[c,l]=wavedec(x,level,wname); ca3=appcoef(c,l,wname,3); cd3=detcoef(c,l,3); cd2=detcoef(c,l,2); cd1=detcoef(c,l,1); xd4=wrcoef('a',c,l,wname,level);
小波包阈值去噪的过程
1 Decomposition For a given wavelet, compute the wavelet packet decomposition of signal x at level N.（计算信号x在N层小波包分解的系数） 2 Computation of the best tree For a given entropy, compute the optimal wavelet packet tree. Of course, this step is optional. The graphical tools provide a Best Tree button for making this computation quick and easy.（以熵为准则，计算最佳树，当然 这一步是可选择的。） 3 Thresholding of wavelet packet coefficients For each packet (except for the approximation), select a threshold and apply thresholding to coefficients.（对于每一个小波包分解系数，选择阈值 并应用于去噪） The graphical tools automatically provide an initial threshold based on balancing the amount of compression and retained energy. This threshold is.（工具箱会根据压缩量和剩余能量提供一个初始化的阈值，不过仍需要不 断测试来选择阈值优化去噪效果） a reasonable first approximation for most cases. However, in general you will have to refine your threshold by trial and error so as to optimize the results to fit your particular analysis and design criteria.
小波阈值去噪的基本原理_小波去噪阈值如何选取
小波阈值去噪的基本原理_小波去噪阈值如何选取小波阈值去噪是利用小波变换的频率分析特性，将信号分解到不同的频带中进行处理并去除噪声的一种方法。
其基本原理是通过小波变换将原始信号分解为不同频带的子信号，然后对每个子信号进行阈值处理，将低幅值的信号置为零，最后通过反变换将处理后的信号恢复到原始信号的时域上。
小波去噪阈值如何选取：小波去噪的核心是选择合适的阈值来判断信号频带中的噪声与信号成分。
有许多常用的阈值函数可供选择，常见的有软阈值和硬阈值。
1.软阈值：对于一些频带的子信号，如果其绝对值小于一个特定的阈值，则将其置为零；如果绝对值大于阈值，则将其保留。
软阈值能有效地抑制较小的噪声，但可能会损失一些信号的微弱成分。
2.硬阈值：对于一些频带的子信号，如果其绝对值小于一个特定的阈值，则将其置为零；如果绝对值大于阈值，则将其保留。
与软阈值相比，硬阈值能更彻底地去除噪声，但可能会导致信号的失真。
选取合适的阈值是小波去噪的关键，一般来说1.基于固定阈值的去噪方法：根据经验或实验数据设定一个固定的阈值对信号进行去噪处理。
这种方法简单直观，但需要根据具体问题和实际情况选取合适的阈值。
2.基于百分比阈值的去噪方法：将小波系数按大小排序，并根据百分比选取阈值。
常用的方法有能量百分比法和极大值百分比法。
能量百分比法选择固定能量百分比并将小波系数按能量大小进行排序，然后选取对应百分位的小波系数作为阈值。
极大值百分比法选择相对于整个小波系数序列的极大值进行百分比计算，选取对应百分位的极大值作为阈值。
3. 基于信息准则的去噪方法：利用统计学原理，通过最大化似然函数或最小化信息准则（如Akaike信息准则、最小描述长度准则等）来选择最优的阈值。
这种方法较为复杂，但具有更好的理论依据。
综上所述，小波去噪阈值的选择需要根据具体情况和实际需求进行，可以根据经验、百分比法或信息准则等方法选取合适的阈值，以达到较好的去噪效果。
matlab 小波变换软阈值
matlab 小波变换软阈值小波变换软阈值是一种常用的信号处理技术，可以用于信号去噪和压缩。
在MATLAB中，可以使用wavethresh函数来实现小波变换软阈值处理。
首先，你需要使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到小波系数。
然后，可以使用thselect函数来选择软阈值的阈值值。
最后，利用wdencmp函数对小波系数进行软阈值处理，实现信号的去噪或压缩。
在MATLAB中，你可以按照以下步骤来实现小波变换软阈值处理：1. 使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到小波系数。
例如，[C,L] = wavedec(x,n,'wname')，其中x为输入信号，n为分解层数，'wname'为小波基名称。
2. 使用thselect函数来选择软阈值的阈值值。
例如，thr = thselect(C,'rigrsure')，这里选择了Rigorous sure阈值。
3. 利用wdencmp函数对小波系数进行软阈值处理。
例如，xd = wdencmp('gbl',C,L,'wname',n,thr,'s')，这里'gbl'表示全局阈值，'wname'为小波基名称，n为分解层数，'s'表示软阈值处理。
需要注意的是，在实际使用中，你需要根据具体的信号特点和处理需求来选择合适的小波基、分解层数和阈值选择方法。
另外，小波变换软阈值处理也涉及到阈值的选取和参数的调节，需要结合实际情况进行调试和优化。
总之，MATLAB提供了丰富的小波变换函数和工具，可以帮助你实现小波变换软阈值处理，从而对信号进行去噪和压缩。
希望这些信息能够帮助到你。
MATLAB小波函数总结
MATLAB小波函数总结在MATLAB中，小波函数是一种弧形函数，广泛应用于信号处理中的压缩，降噪和特征提取等领域。
小波函数具有局部化特性，能够在时频域上同时分析信号的瞬时特征和频率信息。
本文将总结MATLAB中常用的小波函数及其应用。
一、小波函数的基本概念小波变换是一种时间-频率分析方法，通过将信号与一组基函数进行卷积得到小波系数，从而实现信号的时频分析。
小波函数具有紧致性，能够在时域和频域具有局域性。
MATLAB提供了一系列的小波函数，用于不同的应用场景。
1. Haar小波函数Haar小波函数是最简单的一类小波函数，它是一种基于矩阵变换的正交小波函数。
具体而言，Haar小波函数形式如下：ψ(x)=1(0≤x<1/2)-1(1/2≤x<1)0(其他)Haar小波函数的最大优点是构造简单，仅由两个基本函数构成，且可以有效地表示信号的边缘和跳变。
2. Daubechies小波函数Daubechies小波函数是一类紧支小波函数，能够在时域和频域上实现精确的表示。
MATLAB提供了多个Daubechies小波函数，如db1、db2、db3等，其选择取决于所需的时频分析精度。
3. Symlets小波函数Symlets小波函数是Daubechies小波函数的一种变形，它在保持带通特性的基础上增加了支持系数的数量，提高了时频分析的精度。
MATLAB 提供了多个Symlets小波函数，如sym2、sym3、sym4等。
4. Coiflets小波函数Coiflets小波函数是一种具有对称性和紧支特性的小波函数，可用于信号压缩和降噪等应用。
MATLAB提供了多个Coiflets小波函数，如coif1、coif2、coif3等。
二、小波函数的应用小波函数广泛应用于信号处理中的各个领域，包括信号压缩、降噪、图像处理和模式识别等。
下面将重点介绍小波函数在这些领域的应用。
1.信号压缩小波函数可以通过选择合适的小波基函数和阈值策略来实现信号的压缩。
MATLAB小波分析工具箱常用函数
MATLAB小波分析工具箱常用函数1. wfilters 函数：用于生成小波滤波器和尺度函数，可以根据指定的小波和尺度类型生成小波滤波器系数。
2. wavedec 函数：用于将信号进行小波分解，将输入信号分解为多个尺度系数和小波系数。
3. waverec 函数：用于将小波系数和尺度系数进行重构，将小波分解后的系数重构为信号。
4. cwt 函数：用于进行连续小波变换，可以获得信号在不同尺度上的时频信息。
5. icwt 函数：用于进行连续小波反变换，可以将连续小波变换的结果重构为原始信号。
6. cmorlet 函数：用于生成复数 Morlet 小波。
Morlet 小波是一种基于高斯调制正弦波的小波函数。
7. modwt 函数：用于进行无偏快速小波变换，可以获取多个尺度下的小波系数。
8. imodwt 函数：用于进行无偏快速小波反变换，可以将无偏快速小波变换的结果重构为原始信号。
9. wdenoise 函数：用于对信号进行去噪处理，可以去除信号中的噪声。
10. wavethresh 函数：用于对小波系数进行阈值处理，可以实现信号压缩。
11. wenergy 函数：用于计算小波系数的能量，可用于分析小波系数的频谱特性。
12. wscalogram 函数：用于绘制小波系数的时频谱图，可以直观地显示信号的时频信息。
13. wpdec 函数：用于进行小波包分解，可以将输入信号分解为多个尺度系数和小波系数。
14. wprec 函数：用于将小波包系数和尺度系数进行重构，将小波包分解后的系数重构为信号。
15. wptree 函数：用于提取小波包树的信息，可以获得小波包树的结构和节点信息。
这些函数可以实现小波分析中主要的操作和功能。
通过使用这些函数，你可以进行小波分析、信号去噪、信号压缩等应用。
同时，你也可以根据具体的需求使用这些函数进行函数的扩展和自定义。
小波阈值的函数介绍
1 阈值获取MATLAB中实现信号阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wdcbm，下面对它们的用法进行简单的说明。
1.1 函数Ddencmp的调用格式(1)[THR，SORH，KEEPAPP，CRIT]=ddencmp(IN1，IN2，X)(2)[THR，SORH，KEEPAPP，CRIT]=ddencmp(IN1，'wp'，X)(3)[THR，SORH，KEEPAPP]=ddencmp(IN1，'wv'，X)函数ddencmp用于获取在消噪或压缩过程中的默认阈值。
输入参数X为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'crop'，den表示进行去噪，crop表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp'，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。
返回值THR 是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP表示保存低频信号；CRIT是熵名(只在选择小波包时用)。
1.2 函数thselect的调用格式THR=thselect(X，TPTR)THR=thselect(X，TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X 的自适应阈值。
自适应阈值选择规则包括下面四种：（1）TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。
（2）TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。
（3）TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(1ength(X)))。
（4）TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。
阈值选择规则基于模型e=)y+(，e是高斯A噪声N(O，1)。
tf1.3 函数wbmpen的调用格式THR=wbmpen(C，L，SIGMA，ALPHA)THR=wbmpen(C，L，SIGMA，ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。
小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用
第7卷 第21期 2007年11月167121819(2007)2125658204 科 学 技 术 与 工 程Science Technol ogy and Engineering Vol .7 No .21 Nov .2007Ζ 2007 Sci .Tech .Engng .小波Se m isoft 阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用吴荔清 娄胜南(中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营257061)摘 要 输油管道中存在的噪声影响了有用泄漏信号的提取,为了提高泄漏检测系统的灵敏度,降低系统的误报警率,利用小波半软(se m is oft )阈值函数对实测的泄漏信号进行去噪处理,并与其他几个常用阈值函数的去噪结果进行比较,结果表明,半软阈值函数法可有效地去除管道信号中的噪声。
关键词 小波 半软阈值法 泄漏检测 去噪方法中图法分类号 T N911.72; 文献标识码 A2007年7月23日收到第一作者简介:吴荔清(1976—),男,汉族,福建莆田人,讲师,硕士,研究方向:信号与信息处理。
E_mail:wuliqing@upc .edu .cn 。
输油管道泄漏自动监测技术一直都是国内外研究的热点问题之一,特别是随着计算机技术的发展以及SCADA 系统在管道上的应用,泄漏检测和定位技术发展为以软件为主、软件与硬件相结合的方法,在线实时检测、采集输油管道上的压力、流量等信号进行分析,并进行泄漏检测和定位。
但是输油管道的压力信号中参杂有大量的噪声,主要来自于工矿干扰、仪器仪表的测量噪声和输送过程中的随机噪声等,这些噪声对管道的泄漏检测与定位造成极大的干扰,常常引起误报警、定位精度差等不良结果。
因此,对于采集的压力和流量信号进行有效地去噪处理,提取有用的泄漏信息,是提高泄漏检测系统的可靠性、降低误报警的重要环节。
传统的以傅里叶变换为基础的信号处理技术对于这种管道信号处理效果较差。
小波变换是近十年来发展起来的一种新的信号处理工具,其特有的多分辨分析技术使得小波分析在时域和频域中都具有良好的分析能力[1],可以有效地提取泄漏产生的特征信号,滤除噪声,提高信噪比。
小波阈值降噪
一种基于小波阈值降噪方法的图像降噪效果研究电子信息学院 赵华 2015201355一、引言数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。
在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。
然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“干扰”的现象。
如果图像被干扰得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。
根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。
通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。
小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。
本文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
二、基本原理1.小波基本原理在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数ψ(x )来构造，ψ(x )称为母小波（mother wavelet ），或者叫做基本小波。
一组小波基函数， {ψa,b (x )}，可以通过缩放和平移基本小波来生成：⎪⎭⎫ ⎝⎛-ψ=ψa b x a x b a 1)(, 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。
当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为：()()1222,-ψ=ψ--x x j j j i 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波ψ(x )为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和ψa,b (x )的内积：()()dx a b x a x f f x W b a b a ⎪⎭⎫ ⎝⎛-ψ=ψ=⎰∞∞-1,,,与时域函数对应，在频域上则有：()()ωωa e a x j b a ψ=ψ-,可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且ψa, b (x )的窗口中心向|ω|增大方向移动。
matlab小波阈值 -回复
matlab小波阈值-回复Matlab小波阈值处理是指使用小波变换和阈值处理方法对信号进行去噪处理的过程。
小波阈值方法在信号处理领域被广泛应用，能够有效地去除信号中的噪声，提取出有用的信息。
本文将详细介绍Matlab中小波阈值的原理和操作步骤，旨在帮助读者更好地理解和应用这一方法。
【第一部分：小波变换的基本原理】小波变换是一种时频分析方法，将时域信号分解为频域信号和时间域信号。
频域信号表示信号在频率上的分布，而时间域信号则表示信号随时间的变化。
小波变换较传统的傅里叶变换能够提供更多的时频信息，使得在信号分析中更加灵活和准确。
小波变换的基本步骤如下：1. 选择小波函数：选择合适的小波函数对信号进行分析，常用的小波函数有Daubechies小波、Haar小波和Morlet小波等。
2. 将小波函数进行缩放和平移：对选定的小波函数进行缩放和平移变换，以适应信号的不同频段和时间段特征。
3. 计算小波系数：通过对信号与小波函数进行内积运算，得到小波系数序列。
4. 重构信号：根据小波系数和小波函数，通过相反方向的缩放和平移变换，重构出近似信号和细节信号。
【第二部分：小波阈值的原理】小波阈值处理是对小波变换得到的小波系数进行阈值判定和处理的过程。
噪声信号与有用信号的特点不同，所以小波变换后的小波系数中噪声部分会表现出各个频带上的差异。
通过设置适当的阈值，可以实现对信号的去噪处理。
常用的小波阈值方法有软阈值和硬阈值。
1. 软阈值：软阈值用于保留信号的较大幅值系数，对较小幅值的系数进行压缩。
通过设定一个阈值，当小波系数的绝对值小于该阈值时，将该系数设为0，否则保留原系数。
2. 硬阈值：硬阈值用于滤除信号中的噪声，将较小幅值的系数设为0，并对较大幅值的系数保持不变。
同样，通过设置一个阈值，当小波系数的绝对值小于该阈值时，将该系数设为0，否则保留原系数。
【第三部分：Matlab小波阈值操作步骤】在Matlab中，我们可以使用Wavelet Toolbox进行小波阈值处理。
matlab 小波分解后 阈值 分频
《MATLAB小波分解后阈值分频》在这篇文章中，我将会详细探讨在MATLAB中进行小波分解后阈值分频的方法和技巧。
小波分解是一种非常重要的信号处理技术，可以将信号分解成不同尺度和频率的成分，从而帮助我们更好地理解和分析信号的特征。
而阈值分频则是小波去噪的重要步骤，通过对小波系数进行阈值处理，可以去除信号中的噪音和干扰，从而得到更加准确和清晰的信号信息。
让我们来简单介绍一下MATLAB中小波分解的基本步骤。
在MATLAB中，我们可以使用`wavedec`函数来对信号进行小波分解，该函数可以指定小波基和分解的层数，从而得到各个尺度和频率下的小波系数。
一般来说，小波基可以选择不同的类型，比如Daubechies 小波、Haar小波等，而分解的层数则可以根据信号的特征和需要进行调整。
接下来，我们将会重点讨论在MATLAB中如何进行小波分解后的阈值分频。
阈值分频的目的是通过对小波系数进行阈值处理，将一些较小的系数置零，从而实现信号的去噪。
在MATLAB中，我们可以使用`wthresh`函数来实现阈值处理，该函数可以指定阈值类型（硬阈值或软阈值）和具体的阈值数值，非常方便和灵活。
在实际应用中，我们可以根据信号的特点和噪声的情况来选择合适的阈值类型和值，从而达到较好的去噪效果。
在实际应用中，小波分解后的阈值分频在信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
通过合理选择小波基、分解层数和阈值处理方法，我们可以实现对各种类型信号的高效去噪和特征提取，极大地提高了信号处理的准确性和可靠性。
MATLAB中小波分解后的阈值分频是一种非常有效的信号处理技朧，能够帮助我们更好地理解和分析信号特征，实现信号的高效去噪和提取。
希望通过本文的介绍，读者可以对这一技术有更深入的理解，并能够灵活应用于实际工程中。
希望这篇文章能够对你有所帮助，祝你学习愉快！小波分解是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同尺度和频率的成分，从而揭示出信号的时域和频域特征。
低通滤波和小波阈值
低通滤波和小波阈值低通滤波的基本概念和原理低通滤波的定义低通滤波是一种信号处理技术，用于滤除高频信号分量，只保留低频信号分量。
它可以用于信号去噪、图像平滑等应用场景。
低通滤波的原理低通滤波的原理是基于频域的概念。
信号可以表示为频域中的各个频率分量的叠加，其中高频信号分量表示信号的细节和快速变化部分，低频信号分量表示信号的整体趋势和缓慢变化部分。
低通滤波通过去除高频信号分量，保留低频信号分量，实现信号的平滑和去噪。
低通滤波的实现方法低通滤波可以通过时域方法和频域方法来实现。
时域方法包括移动平均法和中值滤波法。
移动平均法通过计算一定窗口内的样本均值来实现滤波。
中值滤波法通过计算一定窗口内的样本中值来实现滤波。
频域方法包括傅里叶变换法和小波变换法。
傅里叶变换法通过将信号从时域转换到频域来实现滤波。
小波变换法通过将信号分解成不同频率的小波基函数来实现滤波。
小波阈值的基本概念和原理小波阈值的定义小波阈值是一种信号处理技术，用于去除信号中的噪声。
它通过对小波变换后的系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为零，从而实现信号去噪。
小波阈值的原理小波阈值的原理是基于小波变换的特性。
小波变换将信号分解成不同频率的小波基函数，其中高频小波系数表示信号的细节和快速变化部分，低频小波系数表示信号的整体趋势和缓慢变化部分。
小波阈值通过对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为零，实现信号的去噪。
小波阈值的实现方法小波阈值可以通过硬阈值和软阈值来实现。
硬阈值将小于阈值的系数置为零，大于等于阈值的系数保持不变。
软阈值将小于阈值的系数置为零，并对大于等于阈值的系数进行一定程度的缩放，使得信号更加平滑。
低通滤波和小波阈值的应用低通滤波的应用1.信号去噪：低通滤波可以去除信号中的高频噪声，提高信号的质量。
2.图像平滑：低通滤波可以平滑图像的细节，使得图像更加清晰和自然。
3.语音处理：低通滤波可以去除语音信号中的高频噪声，提高语音的可懂度。
matlabwden函数原理
matlabwden函数原理MATLAB的wden函数主要是用于小波分析中的信号去噪。
小波分析是一种时频分析方法，可以将信号分解为不同频率和时间的小波函数。
wden 函数通过应用小波阈值法来去除信号中的噪声，从而改善信号的质量和提高后续处理任务的准确性。
在小波分析中，信号经过小波变换可以得到一个小波系数矩阵。
这个矩阵包含了信号在不同时间和频率的小波系数。
而噪声通常会引入大量的高频小波系数。
wden函数的目标是利用小波系数矩阵中的特性，通过设置合适的阈值，将信号中的噪声系数置为0，从而去除噪声。
wden函数的基本语法如下：[C] = wden(C,L,'wname','type',N,SORH,SCAL,NPCOMP)其中，C是小波变换后得到的小波系数矩阵，L是信号长度，'wname'是指定小波函数（例如'db4'、'db5'等），'type'是指定阈值类型（例如'soft'、'hard'等），N是指定阈值选择规则，SORH是指定阈值估计途径，SCAL 是指定阈值计算尺度，NPCOMP是指定小波包最好分解长度。
下面将详细解释每个参数以及wden函数的原理：1. C：小波系数矩阵wden函数的输入参数C是一个包含小波系数矩阵的向量。
这个矩阵描述了信号在不同尺度、不同频率上的特征。
每一行表示一个尺度，每一列表示一个频率。
2. L：信号长度L是信号的长度，也就是小波变换前的原始信号的长度。
3. 'wname'：小波函数'wname'参数用于指定所使用的小波函数。
MATLAB提供了许多内建的小波函数（例如'db4'、'db5'等）。
选择合适的小波函数可以更好地匹配信号的特性。
4. 'type'：阈值类型'type'参数用于指定阈值处理的类型。
matlabwden函数原理
matlabwden函数原理matlab中的wden函数是一个基于小波变换的信号降噪工具。
在数字信号处理领域，信号的降噪是一个重要的任务，它可以帮助我们提取出信号中的有用信息，并去除掉其中的噪声干扰。
而小波变换作为一种强大的信号分析工具，可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地进行信号处理和降噪。
wden函数的原理是基于小波阈值去噪的方法。
该方法将信号分解成多个尺度的小波系数，然后利用阈值来对小波系数进行处理。
具体而言，wden函数将信号分解成多个尺度的小波系数，然后根据阈值的设定，对小波系数进行阈值处理。
对于小于阈值的小波系数，将其置零；而对于大于阈值的小波系数，保留其数值。
最后，将处理后的小波系数进行逆变换，得到降噪后的信号。
在使用wden函数时，我们需要指定一些参数来进行信号降噪的设置。
首先是小波基函数的选择，可以根据信号的特性选择适合的小波基函数。
常用的小波基函数有haar、db、bior等。
其次是阈值的设定，可以根据具体的需求来调整阈值的大小。
通常情况下，较大的阈值可以更好地去除噪声，但可能会损失一些信号的细节信息；而较小的阈值则可以更好地保留信号的细节信息，但可能无法完全去除噪声。
因此，我们需要根据具体的信号特性和降噪要求来进行阈值的选择。
除了小波基函数和阈值的设定，wden函数还提供了其他一些参数来进行信号降噪的设置。
例如，我们可以选择使用软阈值还是硬阈值来对小波系数进行处理。
软阈值是指将小于阈值的小波系数置零，并对大于阈值的小波系数进行衰减处理；硬阈值则是将小于阈值的小波系数置零，而大于阈值的小波系数保留原值。
此外，wden函数还提供了是否进行过采样的选项，可以在降噪过程中进行信号的过采样，以提高降噪效果。
使用wden函数进行信号降噪的步骤如下：1. 导入信号数据并进行预处理，如去除直流分量、归一化等。
2. 选择合适的小波基函数，并设定阈值的大小。
3. 调用wden函数对信号进行降噪处理。
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1 阈值获取MATLAB 中实现信号阈值获取的函数有ddencmp 、thselect 、wbmpen 和wdcbm ，下面对它们的用法进行简单的说明。
函数Ddencmp 的调用格式(1)[THR ，SORH ，KEEPAPP ，CRIT]=ddencmp(IN1，IN2，X)(2)[THR ，SORH ，KEEPAPP ，CRIT]=ddencmp(IN1，'wp'，X)(3)[THR ，SORH ，KEEPAPP]=ddencmp(IN1，'wv'，X)函数ddencmp 用于获取在消噪或压缩过程中的默认阈值。
输入参数X 为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'crop'，den 表示进行去噪，crop 表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp'，wv 表示选择小波，wp 表示选择小波包。
返回值THR 是返回的阈值；SORH 是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP 表示保存低频信号；CRIT 是熵名(只在选择小波包时用)。
函数thselect 的调用格式THR=thselect(X ，TPTR)THR=thselect(X ，TPTR)根据字符串TPTR 定义的阈值选择规则来选择信号X 的自适应阈值。
自适应阈值选择规则包括下面四种："（1）TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein 的无偏风险估计原理。
（2）TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。
（3）TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(1ength(X)))。
（4）TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。
阈值选择规则基于模型e t f y +=)(，e 是高斯A 噪声N(O ，1)。
函数wbmpen 的调用格式THR=wbmpen(C ，L ，SIGMA ，ALPHA)THR=wbmpen(C ，L ，SIGMA ，ALPHA)返回去噪的全局阈值THR 。
THR 通过给定的一种小波系数选择规则计算得到，小波系数选择规则使用Birge-Massart 的处罚算法。
[C ，L]是进行去噪的信号或图像的小波分解结构；SIGMA 是零均值的高斯白噪声的标准偏差；ALPHA 用于处罚的调整参数，它必须是一个大于1的实数，一股取ALPHA=2。
设t*是crit(t)=-sum(c(k)^2，k<=t)+2*SIGMA^2*t*(ALPHA+log(n/t))的最小值，其中c(k)是按绝对值从大到小排列的小波包系数，n 是系数的个数，则THR=c(t*)。
wbmpen(C ，L ，SIGMA ，ALPHA ，ARG)计算阈值并画出三条曲线。
（1）2*SIGMA^2*t*(ALPHA+10g(n/t))（（2）Sum(c(k)^2，k<=t)（3）crit(t)函数wdcbm 的调用格式(1)[THR ，NKEEP]=wdcbm(C ，L ，ALPHA)(2)[THR ，NKEEP]=wdcbm(C ，L ，ALPHA ，M)函数wdcbm 用于使用Birge-Massart 算法获取一维小波变换的阈值。
返回值THR 是与尺度无关的阈值，NKEEP 是系数的个数。
[C ，L]是要进行消噪或压缩的信号在j=length(L)-2层的分解结构；ALPHA 和M 必须是大于1的实数；THR 是关于j 的向量，THR(i)是第i 层的阈值；NKEEP 也是关于j 的向量，NKEEP(i)是i 层的系数个数。
一般压缩时ALPHA 取，去噪时ALPHA 取3。
2 信号的阈值去噪MATLAB 中实现信号的阈值去噪的函数有wden 、wdencmp 、wthresh 、wthcoef 、wpthcoef 以及wpdencmp 。
下面对它们的用法进行简单的介绍。
函数wden 的调用格式(1)[XD ，CXD ，LXD]=wden(X ，TPTR ，SORH ，SCAL ，N ，'wname')(2)[XD ，CXD ，LXD]=wden(C ，L ，TPTR ，SORH ，SCAL ，N ，'wname')^函数wden 用于一维信号的自动消噪。
X 为原始信号，[C ，L]为信号的小波分解，N 为小波分解的层数。
TPTR 为阈值选择规则，TPTR 的取值有以下四种：·TPTR='rigrsure'，采用Stein 无偏似然估计。
·TPTR='heursure'，采用启发式阈值选择。
·TPTR='sqtwolog'，取通用阈值n t n log 2σ=。
·TPTR='minimaxi'，采用极大极小值进行阈值选择。
SORH 是软阈值或硬阈值的选择(分别对应's'和'h')。
SCAL 指所使用的阈值是否需要重新调整，包含下而三种：·SCAL='one'，不调整。
·SCAL='sln'，根据第一层的系数进行噪声层的估计来调整阈值。
·SCAL='mln'，根据不同层的噪声估计来调整阈值。
（XD 为消噪后的信号，[CXD ，LXD]为消噪后信号的小波分解结构。
格式(1)返回对信号X 经过N 层分解后的小波系数进行阈值处理后的消噪信号XD 和信号XD 的小波分解结构[CXD ，LXD]。
格式(2)返回参数与格式(1)相同，但其结构是由直接对信号的小波分解结构[C,L]进行阈值处理得到的。
函数wdencmp 的调用格式(1)[XC ，CXC ，LXC ，PERF0，PERFL2]=wdenemp('gbl ’，X ，'wname'，N ，THR ，SORH,KEEPAPP)(2)[XC ，CXC ，LXC ，PERF0，PERFL2]=wdencmp('1vd'，X ，'wname'，N ，THR ，SORH)(3)[XC ，CXC ，LXC ，PERF0，PERFL2]=wdencmp('1vd ’，C ，L ，'wname'，N ，THR ，SORH)函数wdencmp 用于一维或二维信号的消噪或压缩。
wname 是所用的小波函数，gbl(global 的缩写)表示每层都采用同一个阈值进行处理，lvd 表示每层用不同的阈值进行处理，N 表示小波分解的层数，THR 为阈值向量，对于格式(2)和(3)每层部要求有一个阈值，因此阈值向量THR 的长度为N ，SORH 表示选择软阈值或硬阈值(分别取值为's'和'h)，参数KEEPAPP 取值为1时，则低频系数不进行阈值量化，反之，则低频系数要进行阈值量化。
XC 是消噪或压缩后的信号，[CXC,LXC]是XC 的小波分解结构，PERF0和PERFL2是恢复和压缩2L 的范数百分比。
如果[C ，L]是X 的小波分解结构，则PERFL2=100*(CXC 向量的范数/C 向量的范数)2；如果X 是一维信号，小波wname 是一个正交小波，则PERFL2=22/100X XC 。
函数wthresh 的调用格式Y=wthresh(X ，SORH ，T)Y=wthresh(X ，SORH ，T)返回输入向量或矩阵X 经软阈值(如果SORH='s')或 硬阈值(如果SORH='h')处理后的信号。
T 是阈值。
Y=wthresh(X ，'s'，T)返回的是Y=+-•)|(|)(T X X SING ，即把信号的绝对值与阈值进行比较，小于或等于阈值的点变为0，大于阈值的点变为该点值与阈值的差值。
{Y=_wthresh(X ，'h'，T)返回的是Y=)|(|1T X X >•，即把信号的绝对值与阈值比较，小于或等于阈值的点变为0，大于阈值的点保持不变。
一股来说，用硬阈值处理后的信号比软阈值处理后的信号更粗糙。
函数wpthcoef 的调用格式T=wpthcoef(T ，KEEPAPP ，SORH ，THR)NT=wpthcoef(T ，KEEPAPP ，SORH ，THR)通过对小波包树T 的系数进行阈值处理后返回一个新的小波包树NT 。
如果KEEPAPP=1，则细节信号的系数不进行阈值处理；否则，就要进行阈值处理。
如果SORH='s'，使用软阈值，如果SORH='h'，则使用硬阈值。
THR 是阈值。
函数wthcoef 的调用格式有下面四种：(1)NC=wthcoef('d'，C ，L ，N ，P)(2)NC= wthcoef('d'，C ，L ，N)(3)NC=wthcoef('a'，C ，L)(4)NC=wthcoef('t'，C ，L ，N ，T ，SORH)函数wthcoef 用于一维信号小波系数的阈值处理。
格式(1)返回小波分解结构 [C ，L]经向量N 和P 定义的压缩率处理后的新的小波分解向量NC ，[NC ，L]即构成一个新的小波分解结构。
N 包含要被压缩的细节向量，P 是把较小系数置0的百分比信息的向量。
N 和P 的长度必须相同，向量N 必须满足1≤N(i)≤length(L)-2。
&格式(2)返回小波分解结构[C ，L]经过将向量N 中指定的细节系数置0后的小波分解向量NC 。
格式(3)返回小波分解结构[C ，L]经过近似系数置0后的小波分解向量NC 。
格式(4)返回小波分解结构[C ，L]经过将向量N 作阈值处理后的小波向量NC 。
如果SORH='s'，则为软阈值；如果SORH='h'，则为硬阈值。
N 包含细节的尺度向量，T 是N 相对应的阈值向量。
N 和T 的长度必须相等。
函数wpdencmp 的调用格式(1)[XD ，TREED ，PERF0，PERFL2]=wpdencmp(X ，SORH ，N ，'wname'，CRIT,PAR,KEEPAPP)(2)[XD ，TREED ，PERF0，PERFL2]=wpdencmp(TREE ，SORH ，CRIT ，PAR ，KEEPAPP) 函数wpdencmp 用于使用小波包变换进行信号的压缩或去噪。
格式(1)返回输入信号X(一维和二维)的去噪或压缩后的信号XD 。