%讀入信號(hào)
load noisbump;
x=noisbump;
%用sym6小波對(duì)信號(hào)做5層分解
wname='sym6';
lev=5;
[c,l]=wavedec(x,lev,wname);
%通過(guò)第一層的細(xì)節(jié)洗漱估算信號(hào)的噪聲強(qiáng)度
sigma=wnoisest(c,l,1);
%使用penalty策略確定降噪的閾值
%選擇參數(shù)a=2
alpha=2;
thr1=wbmpen(c,l,sigma,alpha)

%使用birge-massart策略決定降噪的閾值
%選擇參數(shù)alpha=2

[thr2,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha)


%重建降噪信號(hào)
xd1=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr1,'s',1);
%用缺省的硬閾值對(duì)系數(shù)進(jìn)行處理
[xd2,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wname,lev,thr2,'h');
%求的缺省的閾值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x)

%重建降噪信號(hào)
xd3=wdencmp('gbl',c,l,wname,lev,thr,'s',1);
subplot(411);plot(x);title('原始信號(hào)','fontsize',18);
subplot(412);plot(xd1);title('使用penalty閾值降噪后信號(hào)','fontsize',18);
subplot(413);plot(xd2);title('使用massat閾值降噪后的信號(hào)','fontsize',18);
subplot(414);plot(xd3);title('使用缺省閾值降噪后的信號(hào)','fontsize',18);