MATLAB正态分布噪声处理系统：高斯滤波与统计去噪

资 源 简 介

本项目提供两种针对正态分布噪声的去噪方案：高斯滤波通过卷积平滑噪声，统计阈值法基于正态分布特性设定阈值。适用于信号与图像处理，提升数据质量。

详 情 说 明

基于正态分布噪音的高斯滤波与统计去噪系统

项目介绍

本项目针对信号或图像中存在的正态分布随机噪音，提供了两种核心去噪方案。系统采用高斯滤波算法和基于正态分布统计特性的阈值去噪方法，能够有效处理不同强度的正态分布噪音，并提供直观的去噪效果评估与可视化对比。

功能特性

• 双模式去噪：支持高斯滤波去噪和统计阈值去噪两种处理方式
• 参数自适应：可根据噪音特性自定义高斯核大小、阈值倍数等参数
• 多格式支持：支持.mat文件导入和直接数组输入
• 效果评估：提供信噪比改善值、均方误差等量化评估指标
• 可视化对比：生成原始数据与去噪数据的叠加对比图形
• 参数报告：自动生成处理参数使用报告

使用方法

1. 数据输入：准备原始数据矩阵（1D信号或2D图像），支持double类型矩阵
2. 参数设置：根据需要设置噪音参数（μ、σ）和处理参数（核大小、阈值倍数）
3. 选择模式：根据噪音特性选择高斯滤波或统计阈值去噪模式
4. 执行处理：运行系统进行去噪处理
5. 结果分析：查看去噪后的数据矩阵、评估指标和可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）（仅信号处理时需要）
• 至少2GB可用内存（处理大型图像时建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据导入与验证、参数配置界面、高斯滤波算法实现、统计阈值计算模块、去噪效果评估体系以及结果可视化输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的工作流程，确保去噪处理过程的完整执行。