小波变换 ，平稳小波变换，对信号进行8层分解，对第4层处理-Wavelet transform

平稳小波变换的代码，十分好用，强烈推荐，强烈推荐(Stationary wavelet transform code, very easy to use, strongly recommended, strongly recommended)

程序实现的主要功能： OFDM调制识别：研究了基于高阶累量和基于小波变换的OFDM信号和单载波调制信号的识别算法，仿真分析了两种算法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下的信号识别性能。 OFDM参数估计：研究了基于Welch算法和AR模型法求解功率谱进而估计信号带宽的算法，对两种算法的估计性能进行了比较；根据OFDM信号的循环平稳性研究了基于循环谱的载频估计算法；根据 OFDM信号的自相关性研究了基于可变延时自相关和固定延时自相关的FFT相结合的算法，估计了OFDM信号的有效数据长度、符号

（1）心电信号预处理 心电信号是一种低频且含有众多噪声干扰的信号。针对心电信号存在的 噪声干扰问题，本文采用了平稳小波变换结合双变量阈值的方法对其进行去 噪处理。通过对心电信号进行八层平稳小波变换，得到不同的小波系数，采 用双变量阈值函数表达式对其进行处理得到新的小波系数，最后进行逆平稳 小波变换实现小波重构，完成心电信号去噪。Matlab 仿真结果显示，本文算 法的准确率较高，信噪比达到 84.5934dB。 （2）心电信号波形识别 反映心电信号的特征部分往往是信号的突变点，因此需