MATLAB实现的小波阈值去噪算法性能对比系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了软阈值与硬阈值两种小波去噪算法。系统能够对含噪信号进行多尺度分解，通过阈值处理重构信号，并量化评估两种方法的去噪性能差异，为信号处理研究提供实用工具。

详 情 说 明

小波阈值去噪算法的比较与实现

项目介绍

本项目实现了一个基于小波变换的信号去噪系统，专门用于对比分析软阈值去噪和硬阈值去噪两种经典方法的性能差异。系统通过离散小波变换对含噪信号进行多尺度分解，采用不同的阈值处理策略重构信号，并提供全面的性能评估指标。该系统为信号处理研究者和工程师提供了一个直观、可定制的算法比较平台。

功能特性

• 多信号支持: 内置正弦波、方波、锯齿波等多种标准测试信号，支持用户自定义信号输入
• 噪声模拟: 可配置高斯白噪声的强度和信噪比水平，模拟真实噪声环境
• 小波基选择: 支持db4、sym8、haar等常用小波基函数，适应不同信号特性
• 阈值处理: 实现软阈值和硬阈值两种经典去噪方法，支持单独或对比模式运行
• 智能阈值选择: 基于Stein无偏风险估计(SURE)原理自动计算最优阈值
• 全面评估体系: 提供信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)等定量指标和计算时间分析
• 可视化分析: 包含信号对比图、小波系数分布、阈值处理效果等多维度可视化

使用方法

1. 信号配置: 选择或输入原始纯净信号，设定信号参数
2. 噪声设置: 配置高斯白噪声的信噪比水平或直接指定噪声强度
3. 算法参数: 选择小波基函数、分解层数、阈值处理模式
4. 运行分析: 执行去噪算法，系统自动计算最优阈值并处理信号
5. 结果查看: 查看去噪效果对比图、性能指标表格和分析报告

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（处理长信号或高分解层数时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号生成与加噪模块、小波多尺度分解与重构引擎、基于风险最小化的自适应阈值计算单元、软硬阈值处理算法执行器，以及包含多种定量指标的性能评估体系和多层次可视化结果生成功能。该文件整合了完整的去噪分析链路，为用户提供一站式的算法比较体验。