此代码采用阈值小波降噪，通过计算获取其阈值。

 为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。

小波阈值去噪MATLAB代码瓦迪诺斯 使用经验贝叶斯阈值和许多其他阈值方法在ANSI C中进行小波消噪。 WDenoise对象，参数和函数 示例代码1：wdenoise（EBayesThresh） 示例代码2：wdenoise 示例代码3：使用EBayesThresh和Visushrink进行图像去噪 依存关系 Git和CMake 入门 Clone the project. cd to directory cmake . make 学分 EbayesThresh软件包最初由Bernard W. Silverman和Ludger Evers开发，并由芝加哥大学统计系的Kan Xu，Peter Carbonetto和Matthew Stephens引入了扩展。 Matlab版本的代码由A. ANTONIADIS，M。JENSEN，I。JOHNSTONE和BW SILVERMAN编写。 执照 此存储库src文件夹中可用的所有代码均已根据GNU通用公共许可证3.0许可

在labview界面下调用MATLAB脚本实现使四种小波阈值去噪算法并计算其SNR和RMSE。

针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足，结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点，保证了阈值函数的连续性，同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上结合改进的阈值确定方法，提出一种新的降噪算法。通过MATLAB仿真，对几种小波降噪算法进行了试验分析，利用信噪比和均方根误差两个指标进行评价。结果表明，相比于传统的降噪算法，新降噪算法取得了更好的降噪效果。

首先运用 CEEMDAN 算法将信号分解成一系列 IMF 分量; 然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频 IMF 分量进行去噪处理; 最后将去噪处理的 IMF 分量和未去噪处理的 IMF 分量进行重构，获得联合去噪方法去噪后的信号。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Zhi Zhao」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/117437534

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪，而在其去噪过程中，硬阈值函数在一些不连续点处 有时会产生伪吉布斯现象；软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。为了去除这些 现象，本文提出了几种新阈值函数的改进方案。实验结果表明，新阈值函数消噪后的视觉特性较好，并且信噪比 提高，均方根误差有所降低。从而说明这些方法的有效性。

小波阈值去噪的程序，包括默认阈值去噪、全局阈值去噪、自适应阈值去噪。

分析了小波去噪的特点，针对软、硬阈值的缺陷，构造出一种新的阈值函数及阈值估计方法。新阈值函数连续可导并且新阈值估计方法具有优良的自适应性。仿真实验表明，该方法可以有效去除白噪声干扰，信噪比更高，均方根误差更小，且重构信号的近似性好。

利用小波通用阈值对离散数据集进行滤波，程序中小波基和阈值函数可改