如何在 Igor Pro 进行小波去噪？

在 Igor Pro 中进行小波去噪（Wavelet Denoising），可以使用 Igor 内置的 Wavelet Transform 函数 WaveletTransform 和 WaveletReconstruct，主要流程如下：

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1. 小波去噪基本步骤

进行小波变换，将信号转换到小波域。 

应用阈值滤波，去除小波系数中的噪声分量。 

重构信号，恢复去噪后的信号。 

2. 代码实现

// 1. 复制原始数据

Duplicate/O originalWave, denoisedWave

// 2. 进行小波变换

WaveletTransform/Q/M=1 denoisedWave

// 3. 设定去噪阈值（例如中等阈值去噪）

Variable threshold = 0.2 * sqrt(log(numpnts(denoisedWave)))

denoisedWave = (abs(denoisedWave) > threshold) ? denoisedWave : 0

// 4. 进行小波重构

WaveletReconstruct denoisedWave

3. 关键参数解释

WaveletTransform/Q/M=1 wave 进行小波变换，M=1 代表使用 Daubechies 4（db4）小波。 

其他 M 值可用于不同类型的小波，如 M=2（Haar 小波）。 

阈值处理： threshold = 0.2 * sqrt(log(numpnts(denoisedWave)))

这里设定了一个软阈值，去除低幅值噪声。 

也可以改为 denoisedWave = (abs(denoisedWave) > threshold) ? denoisedWave : 0，实现硬阈值去噪。 

WaveletReconstruct wave 执行逆小波变换，将信号转换回时域。 

4. 其他小波选项

在 WaveletTransform 中，M 选项可更改小波类型：

M 值小波类型

1 Daubechies 4（db4） 

2 Haar 小波 

3 Coiflet 

4 Symlet 

例如，改为 Haar 小波：

WaveletTransform/Q/M=2 denoisedWave

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