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

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1. 小波去噪基本步驟

進行小波變換，將信號轉換到小波域。 

應用閾值濾波，去除小波系數中的噪聲分量。 

重構信號，恢復去噪后的信號。 

2. 代碼實現

// 1. 復制原始數據

Duplicate/O originalWave, denoisedWave

// 2. 進行小波變換

WaveletTransform/Q/M=1 denoisedWave

// 3. 設定去噪閾值（例如中等閾值去噪）

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

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

// 4. 進行小波重構

WaveletReconstruct denoisedWave

3. 關鍵參數解釋

WaveletTransform/Q/M=1 wave 進行小波變換，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，實現硬閾值去噪。 

WaveletReconstruct wave 執行逆小波變換，將信號轉換回時域。 

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

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何在 Igor Pro 進行小波去噪的介紹，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系客服。