小波分解和重构，用来分析信号的低高频变换，得到近似信号和细节信号。是比较好的数据处理方法-wavelet denoise

小波分解可以使人们在任意尺度观察信号，只需所采用的小波函数的尺度合适。小波分解将信号分解为近似分量和细节分量，它们在应用中分别有不同的特点。比如，对含有噪声的信号，噪声分量的主要能量集中在小波分解的细节分量中，对细节分量做进一步处理，比如阈值处理，可以过滤噪声。(Wavelet decomposition allows people to observe signals at any scale, just the size of the wavelet function is appropri