毕业设计 基于MATLAB小波变换的去噪应用 论文

资 源 简 介

毕业设计 基于MATLAB小波变换的去噪应用 论文

详 情 说 明

小波变换在信号处理领域具有独特的优势，特别适合非平稳信号的去噪应用。在毕业设计中采用MATLAB实现这一技术，能够直观展示其处理效果和工程价值。

小波去噪的核心在于多尺度分析——通过分解信号到不同频带，针对性地处理包含噪声的高频系数。相比传统傅里叶变换，小波能更好地保留信号的局部特征，这对心电图、语音等突变信号的处理尤为重要。

实现时需要注意三个关键环节：小波基函数的选择（如db4、sym8等常见基）、阈值规则的设定（硬阈值/软阈值）以及分解层数的控制。MATLAB的Wavelet Toolbox提供了完备的函数支持，例如wdenoise等现成函数可以快速验证算法效果。

该课题的工程意义显著，学生可通过对比信噪比(SNR)和均方误差(MSE)等指标，量化评估不同参数下的去噪性能。论文中建议包含去噪前后的时频域对比图，这会大幅提升方案的说服力。

扩展方向上，可探讨小波包变换等改进算法，或结合深度学习方法构建自适应阈值模型。这类实践既能夯实理论基础，也符合当前智能信号处理的研究趋势。