基于MATLAB的自适应信号去噪系统 - 多种滤波算法集成

资 源 简 介

本项目提供一套灵活的MATLAB噪声去除工具，支持一维/二维信号处理。集成滑动平均、中值滤波、小波阈值等算法，用户可自定义扩展，有效提升信噪比。适用于音频、图像等场景的噪声抑制需求。

详 情 说 明

噪声去除系统 - 基于信号处理与自适应滤波

项目介绍

本项目实现了一个针对一维或二维信号的噪声去除系统。系统通过插入自定义去噪函数，支持多种先进的去噪算法，包括滑动平均滤波、中值滤波、小波阈值去噪等。用户可根据信号特性和噪声类型灵活选择合适的去噪方法，实现信噪比提升和信号质量优化。

核心技术包括数字信号处理滤波算法、小波变换多分辨率分析和自适应阈值去噪技术，能够有效处理各种噪声污染的信号数据。

功能特性

• 多算法支持：集成滑动平均滤波、中值滤波、小波阈值去噪等多种去噪算法
• 自适应处理：根据信号特性自动调整滤波器参数和阈值水平
• 全面评估：提供信噪比改进量化报告和多种去噪效果评估指标
• 可视化展示：生成原始信号与去噪信号的对比图，直观展示去噪效果
• 灵活配置：支持自定义噪声类型参数和滤波器参数设置

使用方法

输入参数

• 含噪信号数据矩阵（一维时间序列或二维图像数据）
• 噪声类型参数（高斯噪声、椒盐噪声等）
• 去噪算法选择参数
• 滤波器参数（窗口大小、阈值水平等）

输出结果

• 去噪后的纯净信号数据矩阵
• 去噪过程的可视化对比图（原始信号vs去噪信号）
• 信噪比改进量化报告
• 去噪效果评估指标（PSNR、MSE等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱（用于二维图像去噪）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括信号数据的读取与预处理、噪声类型识别与参数解析、去噪算法的选择与执行控制、去噪效果的量化评估与可视化展示，以及最终结果的输出与报告生成。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保去噪流程的完整执行。