【MATLAB APP Designer】小波阈值去噪（第一期）

代码原理及流程

小波阈值去噪是一种信号处理方法，用于从信号中去除噪声。这种方法基于小波变换，它通过将信号分解到不同的尺度和频率上来实现。其基本原理可以分为以下几个步骤：

（1）小波变换：首先对含噪信号进行小波分解。小波变换可以将信号分解为多个尺度的系数，每个尺度代表了信号在不同分辨率下的特征。这种分解能够有效地将信号和噪声分离开来，因为信号的有用成分通常集中在较低的尺度，而噪声则比较均匀地分布在所有尺度上。

（2）阈值处理：接着，选择一个合适的阈值，对各尺度下的小波系数进行处理。通常，如果某个小波系数的绝对值小于设定的阈值，则认为该系数主要由噪声贡献，可以将其置为0（硬阈值）或缩小到接近0（软阈值）。这样做的目的就是尽可能地去除噪声的同时，保留信号的主要特征。

（3）反变换重建：完成阈值处理后，利用修改后的小波系数进行小波逆变换，重构信号。通过逆变换，可以得到去除了大部分噪声的清洁信号。

（4）选择合适的小波基和阈值：整个过程的关键在于选择合适的小波基和确定恰当的阈值。不同的小波基函数对不同的信号具有不同的去噪效果，因此需要根据信号的特点来选择。而阈值的选择则更加复杂，常见的方法有全局阈值法、层阈值法和自适应阈值法等，具体选择哪种方法同样取决于实际的应用场景和信号特性。

小波阈值去噪的优点是可以在保持信号细节的同时有效地去除噪声，特别是在处理非平稳和非线性信号时表现尤为显著。

小波阈值去噪GUI界面设计

使用方法一：直接导入数据进行去噪处理（导入的数据为“test_Engineering.xlsx”）

使用方法二：导入数据先加噪后进行去噪处理（导入的数据为“test_simulate.xlsx”）