MATLAB实现基于多小波变换的多层信号去噪系统

资 源 简 介

本项目提供完整的信号去噪解决方案，通过多小波变换矩阵实现信号多层分解，结合阈值处理技术有效消除噪声，支持自定义小波类型、分解层数和阈值策略，适用于一维/二维信号处理。

详 情 说 明

基于多小波变换的多层分解信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的信号去噪系统，核心采用多小波变换技术。系统能够对输入的一维或二维含噪声信号进行多层分解，通过阈值处理技术有效分离并消除噪声成分，最终通过逆变换重构出纯净信号。该系统支持用户自定义小波类型、分解层数及阈值策略，具有较高的灵活性和实用性，适用于音频、传感器数据、图像等多种信号的噪声抑制场景。

功能特性

• 多小波基支持：内置GHM、CL等多种经典多小波基，用户可根据信号特性灵活选择。
• 多层分解与重构：实现信号的多层分解，精确提取不同频带下的信号与噪声特征。
• 自适应阈值处理：提供软阈值、硬阈值等多种去噪策略，可自适应或手动设定阈值。
• 多维信号处理：支持一维信号（向量）与二维信号（矩阵，如图像）的去噪处理。
• 结果可视化与分析：输出去噪后的信号，并提供各层分解系数的可视化图谱及信噪比提升对比报告，便于效果评估。

使用方法

1. 准备输入信号：将含噪声的一维信号（向量）或二维信号（矩阵）文件置于指定数据目录。
2. 配置参数：在运行主程序前，于脚本或配置区设置参数，包括：

- 小波类型：例如 'GHM' 或 'CL'。 - 分解层数：根据信号长度和复杂度选择，通常为1至最大可行层数。 - 阈值方法：选择 'soft'（软阈值）或 'hard'（硬阈值）。

1. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成分解、阈值去噪及重构全过程。
2. 获取结果：程序输出去噪后的信号文件，并在图形窗口显示分解系数图谱与SNR对比结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Image Processing Toolbox（用于二维信号处理）

文件说明

主程序文件作为系统的总控入口，其核心功能包括：调用参数配置界面或读取预设参数以初始化系统；根据输入信号维度自动选择处理流程，实现多小波变换矩阵的构造与多层分解；执行阈值去噪计算，并控制逆变换重构过程；最后，生成去噪结果输出文件，并驱动绘制分解系数图谱与性能报告。