本文介绍的是小波变换在信号趋势检测中的应用。通常情况下，一些含噪信号的发展趋势是难以分辨的。由于噪声的污染，对我们有用的信号的发展趋势在时域中看不出来，但是，通过小波分解，可以去除那些干扰信号，最终显现出有用信号的真面目。有完整的源程序和仿真结果及图形，很好的学习材料。

首先读取csv文件（来自示波器或其他来源），csv是字符格式的文本文件。然后，对采样波形进行谐波分析，将输入信号分解成：A0直流分量，A1基频分量，A22次谐波，A33次谐波……N噪声。采用的是加hanning窗的FFT算法。最后，求取 总谐波失真率THD（%）(First read the CSV file, and CSV is a character format text file. Then, the input signal is decomposed into A0 DC comp