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题目：生成一个含噪信号，利用小波和小波包去噪，比较差异%clear allclc% 产生含噪信号t=0:1000;x=4*sin(0.05*t);noisyx=awgn(x,0);subplot(411),plot(x),title(原始信号);subplot(412),plot(noisyx),title(含噪信号);% 使用小波降噪xd1=wden(noisyx,minimaxi,s,one,6,sym8);subplot(413),plot(xd1),title(用小波去噪后的信号);% 使用小波包降噪n=length(noisyx);thr=sqrt(2*log(n*log(n)/log(2);xd2=wpdencmp(noisyx,s,6,sym8,sure,thr,1);subplot(414),plot(xd2),title(用小波包降噪后的信号);问题：降噪后的图形为何在x轴上有一定偏移题目2：研究小波包分解终各节点的重构系数% load noisdopp;x=noisdopp;% 利用db3小波包在第三层对x进行分解，使用shannon熵wx=wpdec(x,3,db1,shannon);plot(wx);%画出小波包树%重构小波包节点（2,1）rcfs=wprcoef(wx,2,1);figuresubplot(211);plot(x);title(原始信号);subplot(212);plot(rcfs);title(重构小波包节点（2,1）);题目3：生成最优树，给出其熵值% load noisbump;x=noisbump;% 利用db3小波包在第三层对x进行分解，使用shannon熵wx=wpdec(x,3,db1,shannon);%分解小波包3 0wpt=wpsplt(wx,3 0);%画出小波包树plot(wpt);%计算最优小波包树blt=bestlevt(wpt);plot(blt);%读取所有节点的熵值nodes=allnodes(wpt)ent=read(wpt,ent,nodes);entans = 1.0e+005 * Columns 1 through 11 -1.0672 -1.2091 -0.0026 -1.3426 -0.0035 -0.0014 -0.0014 -1.4396 -0.0142 -0.0027 -0.0004 Columns 12 throu
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