本资源提供小波阈值去噪的完整 Python 实现，支持硬阈值、软阈值和 Garrote 阈值三种去噪策略，可自定义小波基类型、分解层数和阈值计算方式。代码包含噪声标准差估计、边界效应处理等细节，并通过生成含噪正弦波信号测试不同阈值方法的去噪效果。可视化部分将软阈值和 Garrote 阈值结果分开绘制，便于对比分析。适用于振动信号、生物医学信号等领域的噪声去除，可作为信号处理预处理模块直接集成到项目中。

POA-VMD+降噪技术：鹈鹕优化变分模态分解与余弦相似度结合小波阈值降噪的实践与应用,POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号POA-

微机电（MEMS）陀螺仪的随机漂移误差较大，严重影响导航精度。针对上述问题，首先利用Allan方差分析了MEMS陀螺的随机漂移误差；然后基于小波阈值去噪算法处理陀螺信号的高频噪声，建立了硬阈值函数和软阈值函数，并通过两种函数对陀螺信号进行小波阈值去噪处理。实验结果表明：较之硬阈值函数，软阈值函数去噪效果更佳，去噪后信号标准差更低，量化噪声、角度随机游走和零偏不稳定性分别下降了97.34%、97.62%、57.07%。

在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法，该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势。不仅保留了分解后的低频小波系数，还有效滤除了高频系数中的噪声系数，使得重构后的图像更接近原始图像。对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含“斑点噪声”的B超Fetus图像进行仿真，实验的结果表明，无论是新阈值函数的视觉效果，还是定量指标PSNR和MSE，均优于现有的阈值图像去噪算法。其边缘及细节信息能得到较好的保护，无明显振荡，图像更平滑、均匀，且在复杂噪声背景下，该方法具有较好的顽健性。

理论部分见这里：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/128225117 笔者改造了wden、thselect和wthresh三个函数文件，并进一步封装成filterWaveletTh函数，延续本专栏中以往代码的风格，实现“一行代码”完成小波阈值去噪的效果。当然啦，这里所说的“一行代码”还需要配合一些参数的设置。

小波阈值去噪及MATLAB仿真

1、实现效果：《【Matlab系列】一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124359195 2、内容介绍：一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）的matlab实现。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！

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。 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。

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小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点，在DSP上实现小波阈值去噪算法，为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阁值函数和tein无偏风险阈值2t(rigrure规则)对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理，实验发现，该法可以很好的去除噪声，满足信号去噪的光滑性和相似性准则。