3对于一个正弦信号加入随机噪声t=15000;f=2sin003t; 原始正弦信号n1=1randn15000; 加入随机噪声e=f+n1;采用不同的小波基函数分别对信号进行不同层的分解选取不同的阈值并使用软阈值的方法对正弦信号消噪然后重构信号。

以下是一种可能的实现方式：

% 分解层数和小波基函数选择 level = 5; wavelet = 'db4';

% 小波变换分解 [c,l] = wavedec(e, level, wavelet);

% 阈值选择 thr = wthrmngr('sqtwolog', c, l);

% 软阈值处理 s = wthresh(c, 's', thr);

% 小波变换重构 denoised = waverec(s, l, wavelet);

% 绘制原始信号、含噪信号和去噪结果 figure; subplot(3,1,1); plot(t,f); title('Original signal'); subplot(3,1,2); plot(t,e); title('Noisy signal'); subplot(3,1,3); plot(t,denoised); title('Denoised signal');

根据需要可以尝试不同的小波基函数、分解层数和阈值选择方法，以及软阈值的阈值大小。