MATLAB小波阈值去噪系统：高斯脉冲信号自适应噪声抑制与性能分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现小波阈值自适应去噪算法，专为高斯脉冲信号设计。支持1-8层小波分解、0-30dB信噪比配置及多种阈值计算方法，提供去噪效果可视化与性能对比分析。

详 情 说 明

基于小波阈值的高斯脉冲信号自适应去噪与性能比较系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的小波阈值去噪算法系统，专门针对高斯脉冲信号进行噪声抑制处理。系统通过小波多分辨率分析技术和自适应阈值计算算法，有效分离信号与噪声，并重构出高质量的去噪信号。支持多种参数配置组合，便于用户深入分析不同因素对去噪性能的影响，为信号处理算法选择提供科学依据。

功能特性

• 多参数灵活配置：支持小波分解层次（1-8层）、输入信噪比（0-30dB）、阈值计算方法（通用阈值、Stein无偏估计阈值等）和阈值函数（硬阈值、软阈值、半软阈值）的自由组合
• 全面性能评估：提供输出信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值信噪比(PSNR)等多维度性能指标
• 直观可视化分析：展示原始信号、含噪信号和去噪信号的时域波形对比，以及各分解层数小波系数分布
• 参数敏感性分析：自动生成分解层数影响、阈值函数对比和输入信噪比与性能关系曲线等分析报告

使用方法

1. 参数设置：在配置界面设置高斯脉冲信号的宽度和幅度参数
2. 噪声配置：指定加性高斯白噪声的信噪比水平（0-30dB）
3. 算法选择：选择小波基函数（如db4、sym8等）、分解层数、阈值计算方法和阈值函数类型
4. 执行分析：运行系统进行去噪处理，自动生成性能指标和可视化结果
5. 结果查看：分析去噪效果对比图、性能指标数据和参数敏感性报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了高斯脉冲信号生成、噪声添加、小波分解与重构、阈值去噪算法执行、性能指标计算以及结果可视化等功能模块。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块的协同工作，完成从信号输入到分析报告输出的完整处理链条。