基于MATLAB的db4小波变换信号去噪与重构系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用db4小波基函数实现信号分解、阈值去噪和重构功能。通过多层小波分解处理高频噪声，有效提升信号质量，适用于各类含噪信号分析场景。

详 情 说 明

基于db4小波变换的信号去噪与重构系统

项目介绍

本项目利用MATLAB中的db4小波基函数，实现信号的分解、去噪和重构功能。系统首先对输入信号进行多层小波分解，通过设定阈值对高频细节系数进行处理以去除噪声，最后通过小波重构获得去噪后的信号。该系统适用于各类含噪信号的预处理，特别适合处理非平稳信号的去噪问题。

功能特性

• 多尺度分解：采用db4小波基函数进行信号的多层分解
• 阈值去噪：支持软阈值和硬阈值两种噪声抑制方式
• 灵活参数：可自定义小波分解层数和阈值参数
• 多格式输入：支持.mat文件、txt文本或直接数组输入
• 可视化输出：提供原始信号与去噪信号的对比图
• 量化评估：输出信噪比改善程度等量化指标

使用方法

1. 准备输入信号：准备一维时间序列信号（.mat文件、txt文本或数组）
2. 设置参数：

- 信号采样频率 - 小波分解层数（可选，默认自动计算最优层数） - 阈值参数及阈值方式（软阈值/硬阈值）

1. 运行系统：执行主程序开始信号去噪处理
2. 获取结果：

- 去噪后的重构信号 - 各层小波分解系数 - 去噪效果对比图 - 信噪比改善指标

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号读取与预处理、小波分解层数自动优化、基于阈值的噪声滤除、信号重构与恢复、去噪效果可视化分析以及性能指标定量计算等完整处理流程。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供一站式的信号去噪解决方案。