输入参数N是小波包的分解层数，wname是包含小波名的字符串。函数使用由字符串CRIT定义的熵和阈值参数PAR实现最佳分解。如果KEEPAPP=1，则近似信号的小波系数不进行阈值量化；否则，进行阈值量化。

格式（2）与格式（1）的输出参数相同，输入选项也相同，只是它从信号的小波包分解树TREE进行去噪或压缩。

（1）Thselect函数：选取用于小波消噪处理的阈值

调用方式

Thr=thselect(x,tptr);根据信号x和阈值选择标准tptr来确定一个消噪处理过程中所采用的自适应阈值。阈值选择标准：

Tptr=rigrsure：使用stein的无偏似然估计原理所得到的自适应阈值。

Tptr=heursure：启发式阈值选择；

Tptr=sqtwolog：固定阈值形式；大小为sqrt（2*lg（length（X）））； Tptr=minimaxi：采用极大极小值原理选择阈值。

阈值的选择规则是基于基本模型y=f(t)+e,其中e是白噪声N（0，1）；对于未知的噪声或非白噪声可以重新调节输出阈值。

【例】：自动生成信号在各个阈值规则下的不同阈值结果。 r=2055415866;

randn('seed',r);

x=randn(1,1000);

thr1=thselect(x,'rigrsure');%stein无偏估计;