*TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。

阈值选择规则基于模型 y = f(t) + e，e是高斯白噪声N(0,1)。

（3）函数wbmpen的调用格式如下：

THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA);

THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。THR通过给定的一种小波系数选择规则计算得到，小波系数选择规则使用Birge-Massart的处罚算法。{C,L]是进行去噪的信号或图像的小波分解结构；SIGMA是零均值的高斯白噪声的标准偏差；ALPHA是用于处罚的调整参数，它必须是一个大于1的实数，一般去ALPHA=2。 设t*使crit(t)=-sum(c(k)^2,k<=t) + 2 * SIGMA^2 * t*(ALPHA+log(n/t))的最小值，其中c(k)是按绝对值从大到小排列的小波包系数，n是系数的个数，则THR=|c(t*)|。 wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA,ARG)计算阈值并画出三条曲线。 2 * SIGMA^2 * t*(ALPHA+log(n/t))

sum(c(k)^2, k<=t)

crit(t)

（4）wdcbm的调用格式有以下两种：

（1）[THR,NKEEP]=wdcbm(C,L,ALPHA);

（2）[THR,NKEEP]=wdcbm(C,L,ALPHA,M);

函数wdcbm是使用Birge-Massart算法获取一维小波变换的阈值。返回值THR是与尺度无关的阈值，NKEEP是系数的个数。[C,L]是要进行压缩或消噪的信号在j=length(L)-2层的分解结构；LAPHA