基于MATLAB的小波降噪算法详解与交互式实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现小波降噪全流程，涵盖信号分解、阈值处理与重构，提供图形界面支持自定义信号输入与实时效果对比，适合信号处理学习与研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的小波降噪算法详解与实现

项目介绍

本项目通过MATLAB编程详细解析小波降噪的核心原理与实现步骤，完整展示了从信号分解、阈值处理到信号重构的全流程。项目不仅提供算法理论基础，还设计了可交互的图形界面，支持用户灵活选择输入信号类型、小波基函数和阈值策略，实时可视化展示降噪效果，并输出量化评估指标，为信号处理研究与实践提供实用工具。

功能特性

• 多信号源支持：可生成模拟信号（正弦波叠加噪声、脉冲信号等），也可导入实际信号（音频、振动传感器数据等时间序列文件）
• 灵活参数配置：支持选择小波基类型（db4、sym5等）、分解层数、阈值规则（软/硬阈值）、阈值计算方法（universal、minimax等）
• 实时可视化分析：提供原始信号/降噪信号对比图、小波分解系数树状图、阈值处理细节图等多维度可视化
• 量化性能评估：自动计算信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）、峰值信噪比（PSNR）等评估指标
• 数据导出功能：支持将降噪后的信号数据导出为数值数组或文件格式

使用方法

1. 启动程序：运行主程序文件，图形界面将自动加载
2. 信号输入：

- 选择"模拟信号"选项卡，设置信号类型和噪声参数 - 选择"实际信号"选项卡，导入.wav、.mat或.txt格式的数据文件

1. 参数设置：

- 选择小波基函数类型（如db4、sym5等） - 设置分解层数（通常3-5层） - 选择阈值规则（软阈值或硬阈值） - 选择阈值计算方法（如universal、minimax等）

1. 执行分析：点击"开始降噪"按钮，系统将自动执行小波降噪流程
2. 结果查看：在结果面板查看降噪前后信号对比图、小波分解系数图和性能指标
3. 数据导出：可选择将降噪后的信号数据导出保存

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox、Wavelet Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据文件时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的创建与回调函数管理，实现了信号数据的读取与预处理、小波分解核心算法的执行、阈值处理策略的灵活应用以及信号重构过程的控制。同时负责降噪效果的可视化展示，包括多子图对比显示和性能指标的自动计算，并提供数据导出功能的完整实现。