原创 小波变换尺度相关性去噪程序

所实现的相关性去噪函数为function [s1 a d] = SSNF(s, n, h, g, g1)，具体的实现步骤为：
1) 调用离散二进小波分解函数对信号进行分解，得到逼近系数a 和细节系数d
2) 初始化所有的相关性系数和正规化相关性系数
cor = w(1:n-1,.*w(2:n,;
pw = sum(w.*w,2);
pcor = sum(cor.*cor,2);
ncor = cor.*repmat(sqrt(pw(1:n-1)./pcor),1,Ns);
3) 估计噪声域值，并对每一层次提取边缘信息
? 提取边缘信号使用edgeIndex = find(abs(ncor(j,)>=abs(ww(j,))得到
? 然后更新剩下的小波系数和相关系数
ww(j,edgeIndex) = 0;
cor(j,edgeIndex) = 0;
? 估计噪声域值
noiseSigma = sqrt(pw(j)/(Ns-Ks))/sqrt(sum(g.*g)); %高斯噪声标准方差
hconvj = conv(hconv,gj{j}); %滤波器卷积
nsj = noiseSigma*sqrt(sum(hconvj.*hconvj)) %层次j 的噪声方差
hconv = conv(hconv,hj{j}); %迭代计算滤波器卷积
4) 调用离散二进小波重构函数对信号进行重构，得到重构信号s1