如何求取阈值，低通滤波信号采用哪种小波族？

求取阈值的方法有多种，常见的有以下几种：

1. 固定阈值法：根据经验或者实验确定一个固定的阈值，将信号中大于阈值的部分设为1，小于阈值的部分设为0。这种方法简单直观，但对于不同的信号可能需要调整阈值。
2. 自适应阈值法：根据信号的统计特性，动态地调整阈值。常见的自适应阈值法有基于局部统计特性的方法，如局部均值、局部方差等；还有基于全局统计特性的方法，如全局均值、全局方差等。
3. 统计学方法：利用统计学原理对信号进行建模，通过对模型参数的估计来确定阈值。常见的统计学方法有高斯模型、伯努利模型等。

低通滤波信号采用的小波族可以根据具体需求选择，常见的小波族有：

1. Daubechies小波族：是最常用的小波族之一，具有紧支集和正交性的特点，适用于信号的压缩和去噪。
2. Haar小波族：是最简单的小波族，具有紧支集和正交性，适用于信号的边缘检测和图像压缩。
3. Symlet小波族：是对称的小波族，具有较好的时频局部化特性，适用于信号的去噪和边缘检测。
4. Coiflet小波族：是一种紧支集的小波族，适用于信号的去噪和边缘检测。

不同的小波族适用于不同的信号处理任务，选择合适的小波族可以提高信号处理的效果。

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