下载文档原格式
Matlab中的信号降噪与滤波技术详解正文部分：在信号处理的领域中，信号的降噪和滤波是非常重要的步骤。
Matlab作为一种常用的工具，提供了丰富的信号处理函数和工具箱，可以帮助我们实现高效的信号降噪和滤波。
本文将详细介绍Matlab中的信号降噪和滤波技术。
一、信号降噪技术1.1 经典的降噪方法在信号降噪的过程中，最常用的方法之一是使用滑动平均法。
该方法通过计算信号在一定窗口内的平均值来消除噪声的影响。
在Matlab中，可以使用smooth函数来实现该方法。
使用该函数时，需要指定窗口的大小。
较大的窗口可以平滑信号，但会导致信号的平均值偏移。
而较小的窗口则可以更有效地去除高频噪声，但可能会保留一些低频噪声。
此外，还可以使用中值滤波法来降噪，该方法能够消除信号中的离群值。
在Matlab中，可以使用medfilt1函数实现中值滤波。
该函数需要指定一个窗口大小，并对信号进行中值滤波处理。
较大的窗口可以更好地降噪，但可能会导致信号的细节信息丢失。
1.2 基于小波变换的降噪方法除了经典的降噪方法外，基于小波变换的降噪方法也是一种常用的技术。
小波变换是一种多分辨率分析方法，可以将信号分解为不同尺度的子信号。
在降噪过程中，可以通过滤除高频子信号中的噪声来实现降噪效果。
在Matlab中，可以使用wdenoise函数来实现基于小波变换的降噪。
该函数需要指定小波族，降噪方法和阈值等参数。
1.3 基于自适应滤波的降噪方法自适应滤波是一种根据信号的统计特性进行滤波的方法，它可以根据信号的自相关矩阵来调整滤波器的参数。
在Matlab中，可以使用wiener2函数来实现自适应滤波。
该函数需要指定一个噪声估计器，通过估计信号和噪声的自相关函数来调整滤波器的参数。
二、信号滤波技术2.1 无限脉冲响应滤波器无限脉冲响应滤波器（IIR滤波器）是一种常用的滤波器，它可以对信号进行低通、高通、带通或带阻滤波。
在Matlab中，可以使用butter函数来设计和应用IIR滤波器。
基于MATLAB的信号去噪研究信号去噪是数字信号处理中的重要课题，旨在消除噪声对信号的干扰，提高信号的质量和清晰度。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算和数据可视化工具，提供了许多工具和函数来帮助研究人员进行信号去噪的研究。
首先，信号去噪的研究可以从噪声类型的分析和建模开始。
MATLAB提供了丰富的统计工具和函数，可以对信号中的噪声进行统计分析，并对噪声进行建模。
例如，可以使用MATLAB的随机数生成函数生成各种类型的噪声，如高斯噪声、均匀噪声、脉冲噪声等。
建立噪声模型有助于研究人员了解信号中噪声的特点和分布规律。
接下来，信号去噪的研究可以根据噪声类型选择相应的信号处理算法。
MATLAB提供了大量的信号处理工具箱，包括时间域滤波、频域滤波、小波变换等。
例如，可以使用MATLAB内置的数字滤波器函数进行滤波操作，如低通滤波、带通滤波、带阻滤波等。
此外，MATLAB还提供了小波变换工具箱，可以通过小波去噪方法对信号进行去噪处理。
小波变换具有时频局部化的特点，能够很好地提取信号的时频特征，实现精细化的信号去噪。
另外，信号去噪的研究还可以根据信号的特点选择相应的方法。
例如，对于非平稳信号，可以使用MATLAB的时频分析工具箱，如Wigner-Ville变换、可变频滤波器等，对非平稳信号进行时变滤波，以提高信号清晰度。
此外，对于具有确定性特征的信号，还可以利用MATLAB的自适应滤波算法，通过对信号进行预测和重构，实现信号去噪的目的。
最后，信号去噪的研究还可以结合机器学习和深度学习的方法。
MATLAB提供了丰富的机器学习和深度学习工具箱，如神经网络工具箱、支持向量机工具箱等，可以通过训练模型来实现对信号的自动去噪。
例如，可以使用MATLAB的深度学习工具箱，通过训练深度学习模型，实现对信号的智能去噪。
综上所述，基于MATLAB的信号去噪研究可以从噪声分析和建模开始，选择相应的信号处理算法进行去噪操作，根据信号的特点选择合适的方法，并结合机器学习和深度学习的方法实现对信号的智能去噪。
基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计信号消噪是一种常见的信号处理技术，其目的是从噪声中提取出原始信号，并去除或减小噪声对信号质量的影响。
MATLAB是一个功能强大的数学计算和数据分析软件，提供了丰富的信号处理工具，可以轻松实现信号消噪的算法和程序设计。
在MATLAB中，信号消噪处理通常包含以下几个步骤：1.加载和预处理数据：首先，需要将采集到的原始信号加载到MATLAB中。
根据具体的信号类型和采集方式，可能需要进行一些预处理操作，如数据格式转换、归一化、滤波等。
2.信号分析与噪声检测：在进行信号消噪之前，需要进行信号分析以及确定噪声的类型和特性。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，如信号分析工具箱和统计工具箱，可以对信号进行频域分析、时域分析、小波分析等，并根据分析结果确定噪声的频谱、功率和分布等信息。
3.信号消噪算法选择和实现：根据噪声的特性和分析结果，选择适当的信号消噪算法进行处理。
常见的信号消噪算法包括滑动平均法、小波降噪法、谱减法、自适应滤波法等。
MATLAB提供了这些算法的函数和工具箱，可以直接调用并实现。
4.参数调优和性能评估：在实际应用中，不同的信号消噪算法可能涉及到一些数值参数的设置。
通过对不同参数的调优，可以进一步提高信号消噪的效果。
MATLAB提供了一系列调优工具和性能评估函数，可以辅助进行参数选择和算法优化。
5.可视化和结果分析：最后，将去噪后的信号进行可视化展示，并进行结果分析。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和数据分析工具，可以帮助用户对去噪结果进行直观的展示和评估。
除了信号消噪处理，MATLAB还可以用于信号生成、信号变换、信号模型建立等方面的程序设计。
可以通过编写MATLAB脚本或函数，结合信号处理工具箱中的函数和工具，实现更复杂的信号处理任务，如语音识别、图像去噪、振动分析等。
总结起来，基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计能够快速、高效地实现信号处理任务。
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。
matlab小波变换信号去噪Matlab是一款非常强大的数据分析工具，其中小波变换可以应用于信号去噪的领域。
下面将详细介绍基于Matlab小波变换的信号去噪方法。
1、小波变换简介小波变换是时频分析的一种方法，它将信号分解成尺度与时间两个维度，能够保持信号的局部特征，适用于非平稳信号的分析。
小波变换的本质是将信号从时域转换到时频域，得到更加精细的频域信息，可以方便的对信号进行滤波、去噪等处理。
2、小波去噪方法小波去噪是指通过小波分析方法将噪声与信号分离并且去除的过程。
小波去噪的基本步骤是通过小波分解将信号分解成多尺度信号，然后对每一个分解系数进行阈值处理，去除一部分小于阈值的噪声信号，最后将处理后的分解系数合成原始信号。
3、基于Matlab的小波变换信号去噪实现在Matlab中，可以使用wavemenu命令进行小波变换，使用wthresh命令对小波分解系数进行阈值处理，利用waverec命令将阈值处理后的小波分解系数合成原始信号。
下面给出基于Matlab实现小波变换信号去噪的步骤：（1）读取信号，并可视化观测信号波形。
（2）通过wavedec命令将信号进行小波分解得到多个尺度系数，展示出小波分解系数。
（3）通过绘制小波系数分布直方图或者小波系数二维展示图，估计信号的噪声强度。
（4）根据阈值处理法对小波系数进行阈值处理，获得非噪声系数和噪声系数。
（5）通过waverec命令将非噪声系数合成原始信号。
（6）可视化效果，比较去噪前后信号的波形。
针对每个步骤，需要熟悉各个工具箱的使用知识。
在实际应用中，还需要根据特定的数据处理需求进行合理的参数设置。
4、总结小波去噪是一种常见的信号处理方法，在Matlab中也可以方便地实现。
通过实现基于Matlab小波变换的信号去噪，可以更好地应对复杂信号处理的需求，提高数据分析的准确性和精度。
MATLAB中的信号降噪与滤波方法概述：信号降噪和滤波是信号处理领域中的重要任务之一。
随着技术的发展，信号的采集和传输变得越来越容易，但同时也引入了噪声。
信号降噪和滤波方法可以用来抑制这些噪声，并提高信号质量。
在MATLAB中，有丰富的信号降噪和滤波函数和工具箱，为用户提供了便捷的信号处理工具。
1. 信号降噪方法1.1 均值滤波均值滤波是最简单和常用的信号降噪方法之一。
它通过计算信号中每个数据点周围一定邻域的均值来去除噪声。
MATLAB提供了函数`smoothdata`来实现均值滤波，用户可以根据自己的需求设定滤波窗口的大小。
1.2 中值滤波中值滤波也是一种常用的信号降噪方法，它通过将信号中每个数据点周围一定邻域的数据进行排序，然后选取中间值作为滤波结果。
MATLAB提供了函数`medfilt1`来实现中值滤波，用户可以指定滤波窗口的大小。
1.3 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，它可以将信号分解为不同尺度的频率成分。
小波变换在信号降噪中的应用非常广泛。
MATLAB提供了相关函数`wdenoise`来实现小波降噪，用户可以根据信号特点选择合适的小波基和降噪参数。
1.4 高斯滤波高斯滤波是一种线性、平滑的滤波方法，它通过卷积信号与一个高斯核函数来实现滤波。
MATLAB提供了函数`imgaussfilt`和`imgaussfilt2`来实现一维和二维高斯滤波。
2. 信号滤波方法2.1 低通滤波低通滤波器可以通过去除信号中高于一定频率的成分来实现滤波效果。
MATLAB中有多种低通滤波器的设计方法，比如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。
用户可以使用函数`butter`和`cheby1`来设计低通滤波器，并使用函数`filter`来应用滤波器。
2.2 高通滤波高通滤波器可以通过去除信号中低于一定频率的成分来实现滤波效果。
MATLAB中也提供了多种高通滤波器的设计方法，用户可以使用函数`butter`和`cheby1`来设计高通滤波器，并使用函数`filter`来应用滤波器。
MATLAB小波变换信号去噪引言小波变换是一种多尺度分析方法，广泛应用于信号处理领域。
由于小波变换具有良好的时频局部性质，可以将信号分解为不同频率和时间分辨率的成分，因此被广泛应用于信号去噪领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行小波变换信号去噪的方法。
MATLAB中的小波变换在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox中的wavedec函数进行小波分解，使用wrcoef函数进行重构。
具体步骤如下：1.导入待处理的信号数据。
2.选择适当的小波基函数和分解层数。
3.使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到分解系数。
4.根据阈值方法对分解系数进行去噪处理。
5.使用wrcoef函数对去噪后的分解系数进行重构，得到去噪后的信号。
6.分析去噪效果并进行评估。
下面将逐步详细介绍这些步骤。
选择小波基函数和分解层数小波基函数的选择在小波分析中非常重要，不同的小波基函数适用于不同类型的信号。
常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波、db2小波等。
根据信号的特点和分析需求，选择合适的小波基函数是非常重要的。
在MATLAB中，可以使用wname函数查看支持的小波基函数。
可以通过比较不同小波基函数的性能指标来选择合适的小波基函数。
常见的性能指标包括频率局部化、时频局部化和误差能量。
选择分解层数时，需要根据信号的特点和噪声的程度来决定。
一般而言，分解层数越高，分解的细节系数越多，信号的时间分辨率越高，但运算量也会增加。
小波分解使用wavedec函数对信号进行小波分解。
函数的输入参数包括待分解的信号、小波基函数名称和分解层数。
函数输出包括近似系数和细节系数。
[C, L] = wavedec(x, level, wname);其中，x是待分解的信号，level是分解层数，wname是小波基函数名称。
C是包含近似系数和细节系数的向量，L是分解的长度信息。
根据分解层数，可以将分解系数划分为不同频带的系数。
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。
一维信号去噪方法及matlab方法
一维信号去噪方法及MATLAB实现步骤如下：
一维信号去噪方法：
1. 小波变换：利用小波变换对信号进行多尺度分析，保留有用信号的小波系数，去除噪声的小波系数，最后重构信号。
2. 滤波器：设计合适的滤波器，使噪声信号经过滤波器后被滤除，保留有用信号。
常用的滤波器有中值滤波器、低通滤波器、高通滤波器等。
3. 统计方法：利用统计方法对信号进行概率统计，根据信号和噪声的不同统计特性进行去噪。
常用的统计方法有均值滤波、加权均值滤波、中位数滤波等。
4. 频域变换：将信号从时域变换到频域，利用信号和噪声在频域的不同特性进行去噪。
常用的频域变换方法有傅里叶变换、小波变换等。
MATLAB实现步骤：
1. 导入信号：使用MATLAB中的函数读取一维信号数据。
2. 预处理：对信号进行必要的预处理，如平滑处理、去除异常值等。
3. 去噪处理：根据选择的方法对信号进行去噪处理，如小波变换去噪、滤波器去噪、统计方法去噪或频域变换去噪等。
4. 后处理：对去噪后的信号进行必要的后处理，如数据归一化、插值等。
5. 显示结果：使用MATLAB中的绘图函数将原始信号、噪声信号和去噪后的信号进行可视化比较。
6. 保存数据：将去噪后的数据保存到文件中，方便后续分析。
需要注意的是，不同的一维信号去噪方法适用于不同类型的噪声和信号，应根据实际情况选择合适的方法。
同时，MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地实现各种一维信号去噪处理。
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。
2.1信号降噪
小波分析的重要应用之一是用于信号消噪，其基本原理如下：
含噪的一维信号模型表示如下：
s(k)=f(k)+sigma*e(k) sigma为常数， k=0,1,2,......,n-1 式中s(k)为含噪信号，f(k)为有用信号，e(k)为噪声信号。
这里假设e(k)是一个高斯白噪声，通常表现为高频信号，而工程实际中f(k)通常为低频信号或者是一些比较平稳的信号。
因此，我们按如下方法进行消噪处理：首先对信号进行小波分解，由于噪声信号多包含在具有较高频率的细节中，从而可以利用门限、阈值等形式对分解所得的小波系数进行处理，然后对信号进行小波重构即可达到对信号进行消噪的目的。
对信号进行消噪实际上是抑制信号中的无用部分，增强信号中的有用部分的过程。
一般地，一维信号的消噪过程可以如下3个步骤：
步骤1：一维信号的小波分解。
选择一个合适的小波并确定分解的层次，然后进行分解计算。
步骤2：小波分解高频系数的阈值量化。
对各个分解尺度下的高频系数选择一个阈值进行软阈值量化处理。
步骤3：一维小波重构。
根据小波分解的最底层低频系数和各层分解的高频系数进行一维小波重构。
在这三个步骤中，最关键的是如何选择阈值以及进行阈值量化处理。
在某种程度上，它关系到信号消噪的质量。
2.1.1噪声在小波分解下的特性
总体上，对于一维离散信号来说，其高频部分影响的是小波分解的第一层的细节，其低频部分影响的是小波分解的最深层和低频层。
如果对一个仅有白噪声所组成的信号进行分析，则可以得出这样的结论：高频系数的幅值随着分解层次的增加而迅速地衰减，且方差也有同样的变化趋势。
用C(j,k)表示噪声经过小波分解的系数，其中j表示尺度，k表示时间。
下面将噪声看成普通信号，分析它的相关性、频谱和频率这3个主要特征。
（1)如果所分析的信号s是一个平稳的零均值的白噪声，那么它的小波分解系数是相互独立的。
（2）如果信号s是一个高斯型噪声，那么其小波分解系数是互不相关的，且服从高斯分布。
（3）如果信号s是一个平稳、有色、零均值的高斯型噪声序列，那么它的小波分解系数也是高斯序列，并且对每一个分解尺度j，其相应的系数也是一个平稳、有色的序列。
如何选择对分解系数具有相关性的小波是一个很困难的问题，在目前也没有得到很好的解决。
进一步需要指出的是，即使存在这样一个小波但是它对
噪声的解相关性还取决于噪声的有色性。
（4）如果信号s是一个固定的、零均值的ARMA模型，那么对每一个小波分解尺度j，C(j,k)也是固定的、零均值的ARMA模型，且其特性取决于尺度j。
（5）如果信号s是一般的噪声
1)若它的相关函数已知，则可以计算系数序列C(j,k)和
C(j,k')；
2）若它的相关函数谱已知，则可计算C(j,k)(k是整数)的谱尺度j和j'的交叉谱。
小波阀值选取原则
2.应用一维小波分析进行信号的消噪处理
小波工具箱中用于信号消噪的一维小波函数是wden.m和wdencmp.m。
小波分析进行消噪处理一般有下述3种方法。
（1）默认阈值消噪处理。
该方法利用函数ddencmp生成信号的默认阈值，然后利用函数wdencmp进行消噪处理。
（2）给定阈值消噪处理。
在实际的消噪处理过程中，阈值往往可以通过经验公式获得，且这种阈值要比默认阈值的可信度要高。
在进行阈值量化处理时可利用函数wthresh。
（3）强制消噪处理。
该方法是将小波分解结构中的高频系数全部置为0，即滤掉所有高频部分，然后对信号进行小波
重构。
这种方法比较简单，且消噪后的信号比较平滑，但容易丢掉信号中的有用成分。
例2：在电网电压值监测过程中，由于检测设备出现了一点故障，导致所采集到的信号受到噪声的污染。
现在利用小波分析对污染信号进行消噪处理已恢复原始信号。
% 装载采集的信号leleccum.mat
load leleccum;
% 将信号的第2000到第3450个采样点赋给s
index=2000:3450;
s=leleccum(index);
% 画出原始信号
subplot(221);
plot(s);
ylabel('幅值 A');
title('原始信号');
% 使用db1小波对原始信号进行三层分解并提取系数
[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');
% 画出强制消噪后的信号
subplot(2,2,2);
plot(s1,'LineWidth',1);
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A')
title('强制消噪后的信号');
%使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);
% 画出默认阈值消噪后的信号
subplot(2,2,3);
plot(s2,'LineWidth',1);
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A')
title('默认阈值消噪后的信号');
%用给定的软阈值进行消噪处理
softd1=wthresh(d1,'s',1.565);
softd2=wthresh(d2,'s',1.825);
softd3=wthresh(d3,'s',2.765);
c2=[a3,softd3,softd2,softd1];
s3=waverec(c2,l,'db1');
% 画出软阈值消噪后的信号
subplot(2,2,4);
plot(s3,'LineWidth',1);
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A')
title('给定的软阈值消噪后的信号');
在本例中，分别利用前面提到的三种消噪方法进行处理。
从MATLAB实际运行结果来看：应用强制消噪处理后的信号较为光滑，但是它可能丢掉了信号中的一些有用成分；默认阈值
消噪和给定软阈值消噪这两种处理方法在实际中应用的更为广泛一些。
