针对传统小波阈值去噪法中硬阈值函数不连续，软阈值函数有固定偏差的缺点，提出一种新的阈值函数。对Donoho的固定阈值进行改进，提出一种自适应的阈值。在Matlab环境中，分别进行了实验选取最优小波基，新阈值函数的最优参数以及新阈值函数与传统硬阈值函数，软阈值函数和折衷阈值函数的对比。实验结果表明，新的阈值函数能更有效地提高语音信号的信噪比，改进语音质量。

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。

采用db1小波函数，分解重构；加上高斯白噪声，硬阈值和软阈值去噪，采用sym8小波函数，分解级数为8，并有各种处理结果图

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

针对滚动轴承故障诊断提出了EMD阈值降噪法。通过振动传感器获得的轴承振动信号,利用经验模态方法将信号分解为多个IMF分量。因振动信号中含有的噪声主要表现在高频段,所以对IMF分量中的高频分量进行小波阈值降噪,并与IMF分量中低频分量进行重构,实现了振动信号的降噪,有利于轴承故障的判断。

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

基于matlab的小波阈值处理，结合了软阈值、硬阈值函数，对信号进行去噪处理。