在 Igor Pro 中進(jìn)行小波去噪（Wavelet Denoising），可以使用 Igor 內(nèi)置的 Wavelet Transform 函數(shù) WaveletTransform 和 WaveletReconstruct，主要流程如下：

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1. 小波去噪基本步驟

進(jìn)行小波變換，將信號轉(zhuǎn)換到小波域。 

應(yīng)用閾值濾波，去除小波系數(shù)中的噪聲分量。 

重構(gòu)信號，恢復(fù)去噪后的信號。 

2. 代碼實現(xiàn)

// 1. 復(fù)制原始數(shù)據(jù)

Duplicate/O originalWave, denoisedWave

// 2. 進(jìn)行小波變換

WaveletTransform/Q/M=1 denoisedWave

// 3. 設(shè)定去噪閾值（例如中等閾值去噪）

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

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

// 4. 進(jìn)行小波重構(gòu)

WaveletReconstruct denoisedWave

3. 關(guān)鍵參數(shù)解釋

WaveletTransform/Q/M=1 wave 進(jìn)行小波變換，M=1 代表使用 Daubechies 4（db4）小波。 

其他 M 值可用于不同類型的小波，如 M=2（Haar 小波）。 

閾值處理： threshold = 0.2 * sqrt(log(numpnts(denoisedWave)))

這里設(shè)定了一個軟閾值，去除低幅值噪聲。 

也可以改為 denoisedWave = (abs(denoisedWave) > threshold) ? denoisedWave : 0，實現(xiàn)硬閾值去噪。 

WaveletReconstruct wave 執(zhí)行逆小波變換，將信號轉(zhuǎn)換回時域。 

4. 其他小波選項

在 WaveletTransform 中，M 選項可更改小波類型：

M 值小波類型

1 Daubechies 4（db4） 

2 Haar 小波 

3 Coiflet 

4 Symlet 

例如，改為 Haar 小波：

WaveletTransform/Q/M=2 denoisedWave

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