急！！！在线等，求解答：一个小波去噪的matlab程序，高手进

%%%%%%%%%%%%%%%%%%心电信号降噪

%%%%%%%%%%%%%%%Birge-Massart策略阈值降噪

%基于小波变换的心电信号的降噪

ecg=fopen('100dat','r');% 调用心电数据库 r为只读，ecg是打开文件的识别符

N=1201;%常数赋值，要读数据个数

data=fread(ecg,N,'int16'); %从一个流中读N个数据，数据格式是int16,16进制整数

data=data/10000;%数据缩小10000倍

fclose(ecg);%关闭打开的文件

x=data;%把数据转赋给x变量

wavename='db5'; %db5是小波名

level=4;%4级分解

[c,l]=wavedec(x,level,wavename); %4级小波分解，c保存各级分解系数，l是薄记矩阵，保存各级的系数的个数

alpha=15; %15用于信号压缩，3用于降噪

sorh='h'; %为硬阈值

[thr,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha);%使用Birgé-Massart策略计算一维小波分解或压缩的阈值thr和各级的系数个数nkeep

[xc,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wavename,level,thr,sorh); %小波压缩重构后的图像

t1=0:0004:(length(x)-1)0004;%一行数据

figure(4);%打开一个图形窗口

subplot(211); %子图1

plot(t1,x);%画图形

title('从人体采集的原始的ECG信号');%加上子图名称

subplot(212);%子图2

plot(t1,xc);%画图形

title('Birge-Massart策略阈值降噪后的ECG信号（wname=db5 level=4）');%加上子图名称

哈哈！傻眼了吧，理论和实际不可兼得啊！对于你这个问题有如下建议：

小波去噪的试验，十个有九个都喜欢用正、余弦函数，但由于小波函数的几何特征，其实不易得到满意效果，你只能选择线性强的小波基，即对称性强并且光滑的小波，嘿嘿，貌似能做DWT的所有小波基中只有sym8的对称性最强（参看>

当你的噪声特征与信号的特征的频率相近时，小波也无能为力，它不是神，也一样分不出啥是噪声，所以其一是可增加分解层数，你这个信号只有100个数，5层已经很高了，再增大也没啥用了，可能会过多显示小波基的特征，造成扭曲失真（如果用SWT会好很多，但需要自己编制函数）；其二是参数SCAL可以改为伸缩的sln，而不是固定的one，这样分解层数和SCAL都将起作用，你可以试着改改玩，效果还行。

分解5层

分解8层

你可以试试只分解一层的状况，频率最低的几处噪声会保留下来哦！

这个我刚好做过一个滤波器，事实上对时域信号做FFT，截取一定点数再做逆FFT相当于理想滤波。设计滤波器代码如下：

f1=100;f2=200;%待滤波正弦信号频率

fs=2000;%采样频率

m=(03f1)/(fs/2);%定义过度带宽

M=round(8/m);%定义窗函数的长度

N=M-1;%定义滤波器的阶数

b=fir1(N,f2/fs);%使用fir1函数设计滤波器

%输入的参数分别是滤波器的阶数和截止频率

figure(1)

[h,f]=freqz(b,1,512);%滤波器的幅频特性图

%[H,W]=freqz(B,A,N)当N是一个整数时函数返回N点的频率向量和幅频响应向量

plot(ffs/(2pi),20log10(abs(h)))%参数分别是频率与幅值

xlabel('频率/赫兹');ylabel('增益/分贝');title('滤波器的增益响应');

figure(2)

subplot(211)

t=0:1/fs:05;%定义时间范围和步长

s=sin(2pif1t)+sin(2pif2t);%滤波前信号

plot(t,s);%滤波前的信号图像

xlabel('时间/秒');ylabel('幅度');title('信号滤波前时域图');

subplot(212)

Fs=fft(s,512);%将信号变换到频域

AFs=abs(Fs);%信号频域图的幅值

f=(0:255)fs/512;%频率采样

plot(f,AFs(1:256));%滤波前的信号频域图

xlabel('频率/赫兹');ylabel('幅度');title('信号滤波前频域图');

figure(3)

sf=filter(b,1,s);%使用filter函数对信号进行滤波

%参数分别为滤波器系统函数的分子和分母多项式系数向量和待滤波信号输入

subplot(211)

plot(t,sf)%滤波后的信号图像

xlabel('时间/秒');ylabel('幅度');title('信号滤波后时域图');

axis([02 05 -2 2]);%限定图像坐标范围

subplot(212)

Fsf=fft(sf,512);%滤波后的信号频域图

AFsf=abs(Fsf);%信号频域图的幅值

f=(0:255)fs/512;%频率采样

plot(f,AFsf(1:256))%滤波后的信号频域图

xlabel('频率/赫兹');ylabel('幅度');title('信号滤波后频域图');

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