MATLAB中的阈值获取和阈值去噪(超级有用)
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法引言：噪声是信号处理中的一个常见问题，它可以由多种因素引起，如传感器本身的噪声、电磁干扰等。
噪声的存在会影响到信号的质量和准确性，因此在许多应用中，我们需要进行噪声抑制和降噪处理。
对于Matlab来说，它提供了多种方法和工具来实现这一目标。
本文将介绍在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法。
一、频域滤波方法在Matlab中，频域滤波方法是一种常见且有效的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是将信号从时域转换到频域，在频域中对信号进行滤波，并将滤波后的信号再转换回时域。
Matlab提供了丰富的频域滤波函数和工具，如fft、ifft、fftshift等。
通过这些函数，我们可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等各种滤波操作，从而有效抑制和降噪信号。
二、时域滤波方法时域滤波方法是另一种常用的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是在时域中对信号进行滤波，直接对信号进行抽样和滤波处理。
与频域滤波不同的是，时域滤波方法更加直观和易于理解。
在Matlab中，我们可以使用filter函数和fir1函数实现时域滤波。
其中，filter函数可以对信号进行FIR滤波，而fir1函数可以设计并生成FIR滤波器。
三、小波变换方法小波变换是一种非常有用的信号处理方法，它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。
在噪声抑制和降噪处理中，小波变换可以帮助我们将信号分解成不同的频率成分，并对噪声进行抑制。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数和wdenoise函数来实现小波变换。
通过这些函数，我们可以选择不同的小波基函数，并设置适当的阈值来实现噪声抑制和降噪处理。
四、自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号特性自动调整滤波器参数的滤波方法。
它可以自动识别和适应信号中的噪声，并对其进行抑制和降噪处理。
在Matlab中，自适应滤波可以通过nlms函数和rls函数来实现。
这些函数基于LMS算法和RLS算法，可以快速、准确地对信号进行自适应滤波。
如何使用MATLAB进行频域滤波与去噪
如何使用MATLAB进行频域滤波与去噪使用MATLAB进行频域滤波与去噪引言：在数字信号处理领域，频域滤波与去噪是一项重要而常见的任务，在实际应用中有很多场景需要对信号进行去除噪声或者滤波处理。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们完成频域滤波与去噪的任务。
本文将介绍如何使用MATLAB进行频域滤波与去噪，并给出一些实用的例子。
一、频域滤波频域滤波是一种常用的信号处理方法，它通过将信号从时域转换到频域，对频域上的信号进行滤波处理，再将滤波后的信号转换回时域得到最终结果。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行频域滤波。
1. FFT（快速傅里叶变换）傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的一种数学方法，而快速傅里叶变换（FFT）是对离散信号进行傅里叶变换的一种快速算法。
在MATLAB中，可以使用fft函数完成FFT变换，如下所示：```matlabY = fft(X);```其中，X为输入信号，Y为傅里叶变换后的结果。
通过FFT变换，我们可以将信号转换到频域进行进一步的处理。
2. 频域滤波器设计MATLAB提供了fir1、fir2、butter等函数用于设计常见的滤波器，根据滤波器的需求选择合适的函数进行滤波器设计。
以fir1函数为例，它可以设计出一种FIR （有限脉冲响应）滤波器，实现对频域信号的滤波。
下面是一个示例代码：```matlaborder = 32; % 滤波器阶数cutoff = 0.2; % 截止频率b = fir1(order, cutoff); % FIR滤波器设计```在上述代码中，我们指定了滤波器的阶数和截止频率，通过调用fir1函数进行滤波器设计，并得到滤波器的系数b。
将滤波器系数应用到信号上，可以实现对信号的频域滤波。
3. 频域滤波器应用设计好滤波器后，我们可以将滤波器应用到信号上，实现频域滤波。
MATLAB 提供了fftfilt函数用于对信号进行频域滤波，如下所示：```matlabY = fftfilt(b, X);```其中，b为滤波器系数，X为输入信号，Y为滤波后的结果。
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。
matlab数据选取阈值
matlab数据选取阈值
摘要：
1.引言
2.Matlab 数据选取阈值方法
a.基于最大值和最小值的方法
b.基于均值和标准差的方法
c.基于经验法则的方法
d.基于自定义函数的方法
3.各种方法的优缺点分析
4.结论
正文：
Matlab 作为一款功能强大的数学软件，在数据处理方面有着广泛的应用。
在数据处理过程中，选取合适的阈值对结果具有重要的影响。
本文将介绍几种在Matlab 中选取阈值的方法。
1.基于最大值和最小值的方法
该方法是最简单的阈值选取方法，通过找到数据中的最大值和最小值，将数据分成两部分。
优点是简单易行，适用于数据量较小的情况。
缺点是对于具有多个峰值的数据，该方法可能无法准确划分。
2.基于均值和标准差的方法
该方法通过计算数据的均值和标准差，将数据分成两部分。
当数据分布近似于正态分布时，该方法效果较好。
优点是适用于大部分数据分布情况，缺点
是对异常值较敏感。
3.基于经验法则的方法
经验法则根据数据中的大部分数据点来确定阈值。
常用的经验法则有三种：Q1 和Q3 方法、IQR（四分位距）方法和Median 方法。
这些方法的优点是适用于各种数据分布情况，缺点是对于极端值较多的数据，阈值可能不太准确。
4.基于自定义函数的方法
该方法是通过编写自定义函数来选取阈值。
例如，可以编写一个函数，根据数据的形状、波动程度等因素来确定阈值。
这种方法的优点是可以针对具体数据集进行优化，缺点是需要一定的编程基础。
总之，在Matlab 中选取阈值的方法有多种，各有优缺点。
matlab 小波阈值去噪 -回复
matlab 小波阈值去噪-回复Matlab小波阈值去噪是一种常用的信号处理技术，可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量和可靠性。
本文将介绍小波阈值去噪的基本原理、步骤和实际应用。
第一部分：小波变换的基本原理小波分析是一种基于时间-频率局部化的信号分析方法。
它通过使用一组特定的基函数（即小波函数），将信号分解成不同频率和时间的组合，从而提供了更丰富的信号信息。
小波变换包括两个主要步骤：分解（Decomposition）和重建（Reconstruction）。
在分解阶段，信号被分解成一系列的低频和高频分量，每个分量对应不同尺度和频率的信息。
在重建阶段，通过合并这些分量，可以还原出原始信号。
第二部分：小波阈值去噪的基本原理小波阈值去噪是基于小波变换的一种方法，它的基本原理是对信号的小波系数进行阈值处理。
由于噪声通常具有较高的频率成分和较小的幅度，而信号则具有较低的频率成分和较大的幅度，因此可以通过设定一个合适的阈值，将小于该阈值的小波系数置为零，然后进行逆变换，以实现去噪的效果。
第三部分：小波阈值去噪的步骤小波阈值去噪的具体步骤如下：步骤一：选择合适的小波函数根据信号的特性，选择适合的小波函数。
常用的小波函数有Daubechies小波、Symlet小波和Haar小波等。
步骤二：进行小波分解将待处理的信号进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。
步骤三：确定阈值根据经验或统计方法，确定一个适当的阈值。
常用的阈值选择方法有固定阈值和自适应阈值。
固定阈值方法中，常用的有绝对阈值和相对阈值。
绝对阈值方法认为小于某个固定阈值的小波系数都是噪声，可以直接置零。
相对阈值方法则是基于信号的统计特性，将小波系数除以标准差，并乘以一个系数作为阈值。
自适应阈值方法中，常用的有Soft Thresholding和Hard Thresholding。
Soft Thresholding将小于阈值的小波系数进行缩放；Hard Thresholding则是将小于阈值的小波系数直接置零。
matlab中的去噪函数
matlab中的去噪函数
MATLAB中有多种用于去噪的函数和工具，其中一些常用的包括：
1. `medfilt1`，这个函数用于对一维信号进行中值滤波，可以
有效地去除椒盐噪声和其他类型的噪声。
2. `medfilt2`，类似于`medfilt1`，这个函数用于对二维图像
进行中值滤波，对于去除图像中的斑点噪声和其他类型的噪声效果
很好。
3. `wiener2`，这个函数实现了维纳滤波器，可以用于图像的
去噪。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的局部特性
进行滤波，适用于各种类型的噪声。
4. `imfilter`，这个函数可以实现各种类型的滤波操作，包括
高斯滤波、均值滤波等，可以根据具体的需求选择合适的滤波器进
行去噪处理。
5. `denoiseWavelet`，MATLAB中还提供了基于小波变换的去
噪函数，可以通过小波阈值处理来去除信号中的噪声成分。
除了以上提到的函数，MATLAB还提供了一些图像处理工具箱，
其中包含了更多高级的去噪算法和工具，比如基于深度学习的去噪
方法、非局部均值去噪（NL-means denoising）等。
这些工具可以
根据具体的应用场景和需求选择合适的去噪方法进行处理。
总的来说，MATLAB提供了丰富的去噪函数和工具，可以根据具
体的信号或图像特性选择合适的方法进行去噪处理。
在实际应用中，需要根据噪声类型、信噪比以及对信号质量的要求来选择合适的去
噪方法。
小波阈值去噪及MATLAB仿真
摘要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时—频分析，借助时—频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。
利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。
小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。
本文设计了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。
关键词：小波变换；去噪；阈值-I-AbstractWavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analysis.Wavelet analysis has played a particularly impor-tant role in denoising,due to the fact that it has the property of time- frequency analysis. Using wavelet methods in de-noising, is an important aspect in the application of wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory.In this paper,the method of Wavelet Analysis is analyzed.and the method of threshold denoising is a good method of easy realization and effective to reduce the noise.Keywords：Wavelet analysis；denoising；threshold-II-目录摘要 (I)Abstract ........................................................................................................................ I I第1章绪论 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究历史和现状 (2)1.3 本文研究内容 (4)第2章小波变换的基本理论 (5)2.1 傅立叶变换 (5)2.2 加窗傅立叶变换 (6)2.3 小波变换 (7)2.3.1 连续小波变换 (8)2.3.2 离散小波变换 (9)2.4 多分辨分析 (12)本章小结 (13)第3章经典噪声类型及去噪方法 (14)3.1 经典噪声类型 (14)3.2 常用滤波器 (17)3.2.1 线性滤波器 (18)3.2.2 均值滤波器 (18)3.2.3 顺序统计滤波器 (19)3.2.4 其他滤波器 (19)3.3 经典去噪方法 (20)3.4 Matlab工具 (21)3.4.1 Matlab 发展历程 (21)3.4.2 Matlab 简介 (21)本章小结 (22)第四章小波阈值去噪及MATLAB仿真 (23)4.1 小波阈值去噪概述 (23)4.1.1 小波阈值去噪方法 (24)4.1.2 图像质量评价标准 (24)4.2 基于MATLAB的小波去噪函数简介 (25)4.3小波去噪对比试验 (27)本章小结 (34)结论 (35)-III-致谢 (36)附录1 译文 (38)附录2 英文参考资料 (39)-IV-第1章绪论1.1 研究背景和意义随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术获得了飞速的发展。
如何在MATLAB中进行信号降噪与滤波处理
如何在MATLAB中进行信号降噪与滤波处理信号降噪与滤波是信号处理领域中的重要课题，其中MATLAB作为一种强大的工具被广泛应用。
本文将介绍如何在MATLAB中进行信号降噪与滤波处理，并探讨其中的常用方法和技巧。
一、信号降噪的意义信号降噪是指通过一系列处理方法，将受到噪声污染的信号恢复到原始信号的过程。
在实际应用中，信号通常受到各种噪声干扰，如背景噪声、器件噪声等。
降噪处理可以提升信号的质量，提高信息的提取能力，对于提高系统的性能具有重要意义。
二、MATLAB中的信号降噪方法在MATLAB中，有很多常用的信号降噪方法，如均值滤波、中值滤波、小波降噪等。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的滤波方法。
它通过取周围像素的平均值来抑制噪声。
在MATLAB中，可以使用`imfilter`函数来实现均值滤波。
下面是一个示例代码：```matlabimg = imread('image.jpg'); % 读入图像noise_img = imnoise(img,'salt & pepper',0.02); % 生成椒盐噪声图像filter_img = imfilter(noise_img, ones(3,3)/9); % 进行均值滤波imshow(filter_img); % 显示结果图像```2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过取周围像素的中值来抑制噪声。
与均值滤波相比，中值滤波能更好地保留图像的边缘和细节。
在MATLAB中，可以使用`medfilt2`函数来实现中值滤波。
下面是一个示例代码：```matlabimg = imread('image.jpg'); % 读入图像noise_img = imnoise(img,'salt & pepper',0.02); % 生成椒盐噪声图像filter_img = medfilt2(noise_img, [3,3]); % 进行中值滤波imshow(filter_img); % 显示结果图像```3. 小波降噪小波降噪是一种基于小波分析的信号降噪方法。
matlab去噪声方法
matlab去噪声方法MATLAB中去噪声的方法有很多，以下列举了一些常用的方法：1. 均值滤波：均值滤波是一种简单且有效的去噪声方法，它通过计算邻域内像素的平均值来减小噪声。
具体操作是创建一个与输入图像大小相同的零矩阵，然后遍历图像的每个像素，将邻域内的像素值求和，最后除以邻域内像素的数量，得到滤波后的像素值。
2. 中值滤波：中值滤波主要用于去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声。
该方法的核心思想是将图像中相邻像素的灰度值进行排序，然后取中间值作为滤波后的像素值。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种广泛应用于图像去噪的方法，它通过在图像上滑动一个高斯核函数来降低噪声。
高斯核函数的宽度决定了滤波的效果，宽度越大，去噪效果越明显，但同时也会导致图像变得模糊。
4. 双边滤波：双边滤波是一种基于邻域的滤波方法，它同时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
通过在图像上滑动一个双边核函数，可以有效地去除噪声并保留图像的细节。
5. 基于小波变换的方法：小波变换可以将图像分解为不同尺度、方向和频率的子带，通过对子带的处理，可以有效地去除图像中的噪声。
常用的有小波分解、小波合成和小波去噪等方法。
6. 基于深度学习的方法：深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像去噪领域也取得了很好的效果。
通过训练神经网络，可以学习到图像的复杂特征，从而在去噪的同时保留图像的细节。
在MATLAB中实现这些方法，可以利用内置的图像处理函数或自行编写代码。
例如，使用imfilter函数实现均值滤波，使用im2double函数将图像转换为双精度值等。
同时，可以借助图像处理工具箱中的各种滤波器和图像读取、显示函数，如sobel、roberts、prewitt算子等，来实现特定的去噪效果。
matlab阈值处理
matlab阈值处理MATLAB中的阈值处理是图像处理中常用的一种方法，用于将图像转换为二值图像。
阈值处理通常基于图像的像素强度，并在给定阈值的情况下将像素分为两个类别。
本文将从阈值处理的原理、MATLAB的阈值处理函数、阈值选择方法和实际案例分析等方面详细介绍MATLAB中的阈值处理技术。
一、阈值处理原理阈值处理是一种基于像素强度的图像分割方法。
其基本原理是根据像素灰度值是否超过阈值，将像素分为两类：一类属于背景，一类属于目标。
阈值的选择对于最终的图像分割结果至关重要。
通过选择适当的阈值，我们可以从图像中分割出想要的目标或者特定区域，为后续的图像处理任务提供良好的基础。
二、MATLAB中的阈值处理函数在MATLAB中，有多种用于阈值处理的函数可供使用。
其中，最常用的是`imbinarize`函数。
该函数的基本语法如下：BW = imbinarize(I, level)其中，`I`表示输入的灰度图像，`level`表示阈值。
该函数将返回一个二值图像`BW`，其中超过阈值的像素值设置为1，否则设置为0。
除了`imbinarize`函数，MATLAB还提供了其他常用的阈值处理函数，如`graythresh`、`im2bw`等函数。
这些函数可以根据用户的需求和应用场景选择合适的阈值处理方法。
三、阈值选择方法阈值的选择是阈值处理中一个关键的问题。
合理选择阈值能够有效地分离目标和背景。
下面介绍几种常用的阈值选择方法。
1. 固定阈值法：即将阈值固定为一个预先确定的数值。
该方法简单直观，但需要根据具体问题进行调整。
根据图像的特点和经验，可以选择一个合适的阈值作为全局阈值，并将图像中超过该阈值的像素设置为目标。
2. 基于直方图的阈值法：通过分析图像的直方图，可以得到图像的灰度分布特征。
根据直方图的波峰和波谷，可以选择一个合适的阈值。
常用的方法有Otsu法、Yen法等。
3. 自适应阈值法：该方法根据图像的局部特征，进行局部阈值的选择。
matlab数据选取阈值
matlab数据选取阈值在MATLAB中，数据选取阈值的定义通常是指根据某种条件或规则选择数据中大于或小于特定阈值的部分。
数据选取阈值在许多领域中都非常重要，例如信号处理、图像处理和统计分析等。
下面是一些与MATLAB中数据选取阈值相关的参考内容。
1. 数组索引与逻辑操作符：在MATLAB中，我们可以使用逻辑操作符（如>、<、>=和<=）对数组进行逐元素的比较，并根据比较结果获得一个逻辑数组。
逻辑数组中的元素为1表示对应位置的元素满足条件，为0表示不满足条件。
因此，我们可以使用逻辑数组来选择满足特定条件的数据。
例如，假设我们有一个数组A，并且我们想选择所有大于某个阈值的元素，可以使用以下代码：```threshold = 5;selected_data = A(A > threshold);```以上代码将选择数组A中所有大于阈值5的元素。
2. find函数：MATLAB中的find函数可以用于寻找数组中满足某种条件的元素的索引。
这将返回一个索引向量，该向量包含满足条件的元素的位置信息。
例如，假设我们还是有一个数组A，并且我们想选择所有大于某个阈值的元素的索引，可以使用以下代码：```threshold = 5;index = find(A > threshold);selected_data = A(index);```以上代码将选择数组A中所有大于阈值5的元素的索引，并将这些元素存储在selected_data中。
3. threshold函数：MATLAB中的threshold函数可以用于基于特定条件选择满足条件的数据。
该函数通常用于图像处理领域，用于将图像转换为二进制图像，根据特定的图像亮度阈值对像素进行分类。
使用threshold函数的基本语法如下：```bw = threshold(gray_image, threshold_value);```其中，gray_image是灰度图像，threshold_value是亮度阈值。
matlab阈值函数
matlab阈值函数MATLAB中的阈值函数是一种重要的数学工具，它可以帮助我们分析和处理各种数据。
阈值函数的主要作用是将输入数据与一个或多个阈值进行比较，并根据比较结果输出相应的值。
这种函数在信号处理、图像处理、模式识别等领域中广泛应用，下面我们将详细介绍MATLAB中的阈值函数及其应用。
一、MATLAB中的阈值函数在MATLAB中，有多种实现阈值操作的函数，如threshold、im2bw等。
这些函数通常接受两个输入参数：待处理的数据和阈值。
当输入数据大于或等于阈值时，阈值函数输出一个预定义的值（如1），否则输出另一个值（如0）。
二、阈值函数的应用1.信号处理：在信号处理中，阈值函数常用于去除噪声。
例如，我们可以设置一个阈值，将信号中低于该阈值的分量视为噪声并去除。
2.图像处理：在图像处理中，阈值函数常用于图像二值化。
通过选择一个合适的阈值，我们可以将图像中的像素分为两类：大于或等于阈值的像素被赋值为1（白色），小于阈值的像素被赋值为0（黑色）。
这样，我们可以将原始图像转换为二值图像，便于后续处理和分析。
3.模式识别：在模式识别中，阈值函数常用于分类问题。
例如，我们可以根据某个特征设置一个或多个阈值，将数据分为不同的类别。
这种方法在人脸识别、语音识别等领域中有广泛应用。
三、MATLAB中实现阈值操作的示例代码% 读取灰度图像I = imread('gray_image.jpg');% 将图像转换为双精度浮点数格式I = im2double(I);% 设置阈值T = 0.5;% 对图像进行阈值操作BW = I > T;% 显示二值图像imshow(BW);这段代码首先读取一张灰度图像，并将其转换为双精度浮点数格式。
然后，我们设置一个阈值T=0.5，对图像进行阈值操作。
最后，我们使用imshow函数显示得到的二值图像。
通过调整阈值T，我们可以得到不同的二值化效果。
总之，MATLAB中的阈值函数是一种强大的数学工具，可以帮助我们分析和处理各种数据。
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小波去噪详解超全超全有程序
小波去噪[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname')式中：输入参数x 为需要去噪的信号；1.tptr ：阈值选择标准.1)无偏似然估计（rigrsure）原则。
它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。
对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。
2）固定阈值（sqtwolog）原则。
固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log(n) 2 = (6)式中，n 为信号x（k）的长度。
3）启发式阈值（heursure）原则。
它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。
如果信噪比很小，按rigrsure 原则处理的信号噪声较大，这时采用sqtwolog原则。
4）极值阈值（minimaxi）原则。
它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值，而不是没有误差。
2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值(s) 或硬阈值(h).3.scal ：阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化，scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整.4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。
输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd].常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。
复制内容到剪贴板代码:%装载采集的信号leleccum.matload leleccum;%=============================%将信号中第2000到第3450个采样点赋给sindx=2000:3450;s=leleccum(indx);%=============================%画出原始信号subplot(2,2,1);plot(s);title('原始信号');%=============================%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);%=============================%对信号进行强制性消噪处理并图示结果dd3=zeros(1,length(d3));dd2=zeros(1,length(d2));dd1=zeros(1,length(d1));c1=[a3 dd3 dd2 dd1];s1=waverec(c1,l,'db1');subplot(2,2,2);plot(s1);grid;title('强制消噪后的信号');%=============================%用默认阈值对信号进行消噪处理并图示结果%用ddencmp函数获得信号的默认阈值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp); subplot(2,2,3);plot(s2);grid;title('默认阈值消噪后的信号');%=============================%用给定的软阈值进行消噪处理sosoftd2=wthresh(d2,'s',1.823);softd3=wthresh(d3,'s',2.768);c2=[a3 softd3 softd2 softd1];s3=waverec(c2,l,'db1');subplot(2,2,4);plot(s3);grid;title('给定软阈值消噪后的信号');ftd1=wthresh(d1,'s',1.465);。
matlab小波阈值去噪
matlab小波阈值去噪
一、MATLAB小波阈值去噪
如今，MATLAB小波阈值去噪技术成为信号去噪研究中的一个热点。
事实上，MATLAB小波阈值去噪技术是一种近几年新兴的信号处理技术，它能有效地去除信号中的噪声。
本文首先介绍了MATLAB小波阈值去噪的基本原理，然后详细阐述了MATLAB小波阈值去噪的处理方法，最后结合实例对MATLAB小波阈值去噪进行了分析，并给出了实际应用中的一些技术指导意见。
1.MATLAB小波阈值去噪的基本原理
MATLAB小波阈值去噪是一种基于小波变换的去噪技术，它首先将原始信号进行小波变换，得到的结果是一组小波系数，通过比较这组小波系数和预定义的阈值，然后将比阈值小的系数置为零，最后将小波变换结果反向变换，就可以得到满足某种条件的去噪结果。
2.MATLAB小波阈值去噪的处理方法
(1)时域噪声提取
MATLAB小波阈值去噪的处理方法主要包括时域噪声提取、小波变换和小波阈值处理三个步骤。
其中，时域噪声提取是一个非常重要的步骤，主要是计算每个原始信号的均值和标准差，然后根据这些数据来进行时域噪声提取。
(2)小波变换
小波变换是MATLAB小波阈值去噪处理方法的核心步骤，这一步主要是进行小波变换，通过选择合适的小波分解级数，将原始信号分
解成不同尺度的小波子空间，然后比较这些子空间中每个小波系数的幅度大小，以确定哪些小波系数是噪声。
(3)小波阈值处理
小波阈值处理是小波变换步骤的重要结果，主要是比较不同小波系数的幅度和阈值，确定哪些系数应当被置零，从而有效地去除噪声。
之后，再将变换后的小波系数反向变换，从而得到去噪后的信号。
MATLAB技术图像降噪教程
MATLAB技术图像降噪教程引言：图像降噪是数字图像处理中的重要任务之一，它旨在减少图像中的噪声和干扰，提高图像的质量和视觉效果。
MATLAB是一种广泛使用的工具，它提供了许多功能强大的工具箱和函数，用于数字图像处理和分析。
在本教程中，我们将介绍一些在MATLAB中进行图像降噪的常用技术和方法。
一、图像噪声简介图像噪声是由各种因素引起的图像中的不希望的非结构化信息。
噪声可以降低图像的质量，并影响后续的图像处理和分析。
主要的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。
了解图像噪声的类型和特点对于选择合适的降噪方法非常重要。
二、图像降噪方法1. 基于滤波器的降噪方法滤波器是一种常用的图像降噪方法。
MATLAB提供了许多经典的滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
这些滤波器通过对图像进行平滑或去除异常值的操作，来减少噪声的影响。
例如，可以使用MATLAB中的medfilt2函数来执行中值滤波，该函数可以有效地去除椒盐噪声。
2. 基于小波变换的降噪方法小波变换是一种多尺度分析方法，常用于图像降噪。
MATLAB提供了丰富的小波函数和工具箱，如wavedec2和waverec2。
通过对图像进行小波分解和重构，可以将噪声和信号分离，然后对噪声进行滤除。
使用小波变换进行图像降噪需要选择合适的小波基函数和阈值参数，以达到最佳的降噪效果。
3. 基于深度学习的降噪方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大的突破。
MATLAB提供了深度学习工具箱，可以用于训练和应用深度学习模型。
对于图像降噪任务，可以使用卷积神经网络（CNN）进行建模和训练。
通过使用大量的图像数据进行训练，深度学习模型可以自动学习图像中的噪声分布和特征，并实现高质量的图像降噪效果。
三、降噪实例演示我们将通过一个具体的图像降噪实例来演示MATLAB中的图像降噪技术。
假设我们有一张受到高斯噪声干扰的图像，我们将使用不同的方法对其进行降噪。
1. 基于滤波器的降噪方法首先，我们将使用均值滤波器对图像进行降噪。
MATLAB中的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。
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结引言图像的噪声和模糊经常会影响到图像的质量和可用性。
在现实生活中，由于环境的不可控因素或图像传感器本身的限制，我们常常会面对图像存在噪声和模糊的情况。
因此，如何有效地去除图像中的噪声和模糊成为了图像处理中的重要问题。
本文将总结Matlab技术中常用的图像去噪和去模糊方法，并介绍它们的原理和应用场景。
一、图像去噪方法1. 均值滤波均值滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于图像中的像素局部平均值来代替原始像素的值。
均值滤波器将一个像素的值设置为相邻像素的平均值，从而实现去除图像中的噪声。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波器，它在处理噪声图像时非常有效。
该方法通过使用像素值的中值来替换像素值，从而去除图像中的噪声。
中值滤波器对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去除效果。
3. 小波去噪法小波去噪法是一种基于小波变换的图像处理方法。
它将图像分解为不同尺度的子图像，并通过阈值处理去除子图像中的噪声。
小波去噪法可以有效地保留图像细节，并在去除噪声的同时保持图像的清晰度。
二、图像去模糊方法1. 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊方法，它通过最小化图像的噪声和失真之间的均方误差来恢复原始图像。
维纳滤波器在频域或空域中操作，可以根据图像的特点选择最适合的滤波器。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种将图像的像素强度值映射到特定范围的方法。
在去模糊处理中，直方图均衡化可以增强图像的对比度，减少图像的模糊程度。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法。
在图像去模糊中，可以使用傅里叶变换来将图像转换到频域，然后应用滤波器来去除模糊。
三、图像去噪和去模糊方法的应用场景1. 医学影像医学影像中的噪声和模糊会影响到医生对病情的判断。
因此，图像去噪和去模糊在医学影像中具有重要意义。
例如，在CT扫描中，可以使用均值滤波和小波去噪法来去除图像中的噪声；而在MRI影像中，可以使用维纳滤波和傅里叶变换来恢复图像的清晰度和细节。
使用Matlab进行图像去噪与增强的技巧
使用Matlab进行图像去噪与增强的技巧图像去噪与增强是数字图像处理中的重要环节，在很多领域都有所应用，如医学影像、无人驾驶技术、智能安防等。
Matlab是一种广泛应用于科研与工程领域的软件，以其强大的图像处理功能备受青睐。
本文将介绍一些使用Matlab进行图像去噪与增强的技巧，让读者能够更好地掌握这一工具以及相关的技术。
1. 图像去噪技术图像去噪是指从图像中消除由于采集设备、传输过程或其他因素引入的噪声，使得图像更加清晰可辨。
Matlab提供了很多常用的图像去噪工具和算法，下面将介绍其中几种常见的方法。
1.1 均值滤波均值滤波是一种简单有效的降噪方法，其基本思想是用相邻像素的平均值来代替当前像素的值。
Matlab提供了均值滤波函数`imfilter`，可以通过指定滤波器类型和大小来实现不同程度的去噪效果。
例如，可以使用`fspecial`函数生成一个指定大小的均值滤波器矩阵，然后通过`imfilter`函数对图像进行滤波处理。
1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素领域内的中值来代替当前像素的值。
相比于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息，并且在去除椒盐噪声等脉冲噪声方面表现更好。
在Matlab中，可以使用`medfilt2`函数来进行中值滤波操作，通过指定滤波器大小来调整滤波程度。
1.3 小波降噪小波降噪是一种基于小波变换的图像去噪方法，能够在不同尺度上对图像进行分析和处理。
Matlab中提供了丰富的小波变换工具箱，可以选择不同的小波基和阈值方法来实现图像的降噪和增强。
例如，可以使用`wdenoise`函数对图像进行小波去噪操作，在指定阈值和小波基的情况下，实现对图像的去噪效果的控制。
2. 图像增强技术图像增强是指通过一系列处理方法，使得图像的质量得到改善，更适合进行分析和应用。
Matlab提供了很多图像增强的函数和工具箱，下面将介绍一些常见的图像增强技术。
2.1 灰度拉伸灰度拉伸是一种常用的增强方法，其原理是通过对图像像素的灰度值进行线性转换，使得图像的对比度得到改善。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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是用于处罚的调整参数，它必须是一个大于1的实数，一般去ALPHA=2。
设t*使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。
2 * SIGMA^2 * t*(ALPHA+log(n/t))sum(c(k)^2, k<=t)crit(t)（4）wdcbm的调用格式有以下两种：（1）[THR,NKEEP]=wdcbm(C,L,ALPHA);（2）[THR,NKEEP]=wdcbm(C,L,ALPHA,M);函数wdcbm是使用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]是要进行压缩或消噪的信号在j=length(L)-2层的分解结构；LAPHA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)是第i层的系数个数。
一般压缩时ALPHA取1.5，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。
下面对它们的用法作简单的介绍。
（5）函数wden的调用格式有以下两种：[XD,CXD,LXD]=wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')[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。
THR为阈值选择规则：*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。
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，包含下面三种：*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。
（6）函数wdencmp的调用格式有以下三种：(1)[XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2]=wdencmp('gbl',X,'wname',N,TH TR,SORH,KEEPAPP);(2)[XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2]=wdencmp('lvd',X,'wname',N,TH TR,SORH);(3)[XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2]=wdencmp('lvd',C,L,'wname',N, THTR,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)表示每一层都采用同一个阈值进行处理，lvd表示每层采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）每层都要求有一个阈值，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，低频系数要进行阈值量化。
XC是要进行消噪或压缩的信号，[CXC,LXC]是XC的小波分解结构，PERF0和PERFL2是恢复或压缩L^2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=100||XC||^2/||X||^2。
（7）函数wthresh的调用格式如下：Y=wthresh(X,SORH,T)Y=wthresh(X,SORH,T) 返回输入向量或矩阵X经过软阈值（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=SIG(X)*(|X|-T)+，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零，大于阈值的点为该点值与阈值的差值。
Y=wthresh(X,'h',T)返回的是Y=X*1(|X|>T)，即把信号的绝对值和阈值进行比较，小于或等于阈值的点变为零，大于阈值的点保持不变。
一般来说，用硬阈值处理后的信号比用软阈值处理后的信号更粗糙。
（8）函数wthcoef的调用格式下面四种：（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]构成一个新的小波分解结构。
N包含被压缩的细节向量，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分解向量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。
（9）函数wpdencmp的调用格式有以下两种：[XD,TREED,PERF0,PERFL2]=wpdencmp(X,SORH,N,'wname',CRIT,PAR, KEEPAPP)[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（一维或二维）的去噪或压缩后的信号XD。
输出参数TREED是XD的最佳小波包分解树；PERFL2和PERF0是恢复和压缩L2的能量百分比。
PERFL2=100*(X的小波包系数范数/X的小波包系数)^2；如果X是一维信号，小波wname是一个正交小波，则PERFL2=100*||XD||^2/||X||^2。
SORH的取值为's'或'h'，表示的是软阈值或硬阈值。
输入参数N是小波包的分解层数，wname是包含小波名的字符串。
函数使用由字符串CRIT定义的熵和阈值参数PAR实现最佳分解。
如果KEEPAPP=1，则近似信号的小波系数不进行阈值量化；否则，进行阈值量化。
格式（2）与格式（1）的输出参数相同，输入选项也相同，只是它从信号的小波包分解树TREE进行去噪或压缩。
（1）Thselect函数：选取用于小波消噪处理的阈值调用方式Thr=thselect(x,tptr);根据信号x和阈值选择标准tptr来确定一个消噪处理过程中所采用的自适应阈值。