MATLAB局部逼近算法工具箱：信号与图像处理新方案

资 源 简 介

本MATLAB项目基于局部逼近理论，开发了高效的信号与图像处理算法。通过局部多项式逼近实现信号去噪，具备噪声鲁棒性和特征增强能力，适用于数据压缩等应用场景。

详 情 说 明

基于局部逼近的信号与图像处理算法开发与应用

项目介绍

本项目专注于开发基于局部逼近理论的先进信号与图像处理算法。通过深入分析信号和图像中的局部区域特征，构建精确的局部逼近模型，实现对噪声的鲁棒性处理、特征增强和高效数据压缩。项目适用于多种数据类型，包括时序信号、生物医学信号（EEG/ECG）以及灰度/彩色图像。

功能特性

• 局部多项式逼近：实现信号去噪和趋势提取
• 局部窗口分析：进行图像纹理分析和细节增强
• 自适应核函数设计：用于非线性信号处理
• 稀疏表示技术：通过局部逼近系数实现数据压缩
• 多尺度分析框架：处理不同分辨率的数据

使用方法

1. 准备输入数据：

- 一维时序信号（.mat/.csv格式），需注明采样频率 - 二维图像数据（.png/.jpg/.tiff格式），需包含分辨率信息 - 多通道生物医学信号（如EEG、ECG） - 可选配置参数：局部窗口大小、逼近阶数、正则化参数等

1. 运行处理程序：

根据数据类型选择相应的处理模块，设置参数后执行算法

1. 获取输出结果：

- 处理后的去噪信号/图像（保持原始格式） - 局部逼近系数矩阵（.mat格式） - 逼近误差分析报告（.txt格式） - 可视化对比图（.fig/.png格式） - 性能指标数据（PSNR、SSIM、RMSE等）

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 信号处理工具箱
• 至少8GB内存（处理大图像时推荐16GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心处理能力，包括信号与图像数据的读取与预处理、局部多项式回归算法的执行、移动最小二乘法的实现、自适应核密度估计的计算、处理结果的可视化展示以及性能指标的自动评估与输出。该文件通过模块化设计实现了完整的处理流程，用户可通过参数配置灵活调整算法性能。