信号去噪是信号处理领域中的一个重要问题，针对传感器采集到的数据可能会受到各种噪声干扰的情况，需要通过算法对原始信号进行滤波处理，以减少信号中的噪声，提高信号与噪...

信号去噪是信号处理领域中的一个重要问题，针对传感器采集到的数据可能会受到各种噪声干扰的情况，需要通过算法对原始信号进行滤波处理，以减少信号中的噪声，提高信号与噪声的信噪比。

在机械工程领域中，轴承故障是一种常见的故障类型。为了检测轴承是否发生故障，通常会采集轴承振动信号，并对其进行分析。然而，由于采集环境存在噪声干扰，轴承振动信号往往也会存在各种噪声。因此，在进行轴承故障分析时，需要针对噪声进行去除，以保证分析结果的准确性。

本篇文章介绍了一种基于小波软阈值、硬阈值和改进阈值的信号去噪算法，该算法可以有效地去除轴承振动信号中的噪声。

算法步骤如下：

1. 将原始信号进行小波分解，得到小波系数。
2. 对小波系数进行软阈值处理，去除系数中的噪声分量。
3. 对处理后的小波系数进行硬阈值处理。
4. 对处理后的小波系数进行改进阈值处理。
5. 对处理后的小波系数进行小波重构，得到去噪后的信号。

以下是本算法的Matlab源码：

% 读取信号数据
data = load