基于MATLAB的小波变换硬阈值信号降噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于离散小波变换(DWT)的信号降噪处理，通过多尺度小波分解和硬阈值滤波技术对噪声信号进行智能降噪处理，有效提升信号质量。

详 情 说 明

基于小波变换与硬阈值滤波的信号降噪处理系统

项目介绍

本项目实现了一个基于离散小波变换（DWT）的信号分析与处理系统，通过硬阈值滤波方法对小波系数进行选择性抑制，实现信号的智能降噪。系统首先对输入信号进行多尺度小波分解，然后根据预设阈值对小波系数进行硬阈值处理，在保留重要特征信息的同时有效滤除噪声成分，最后通过小波重构获得降噪后的纯净信号。

功能特性

• 多尺度分析能力：支持3-8层小波分解，实现信号在不同尺度下的精细分析
• 硬阈值滤波算法：采用硬阈值处理小波系数，有效分离噪声与有用信号
• 灵活参数配置：支持自定义小波基函数、分解层数和阈值参数
• 可视化分析：提供阈值处理前后的小波系数对比图
• 性能评估：输出信噪比改善指标和均方误差等量化评估报告

使用方法

1. 准备输入信号：导入一维时间序列信号（向量格式）
2. 设置参数：

- 采样频率（标量） - 小波基函数（如'db4'、'sym8'等） - 分解层数（3-8层） - 阈值参数（可自定义或采用自适应阈值）

1. 执行降噪处理：运行主程序进行信号分析和降噪
2. 获取输出结果：

- 降噪后的重构信号（一维向量） - 各尺度小波分解系数 - 小波系数对比可视化图形 - 信噪比改善评估指标 - 降噪效果分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件承担了系统的核心处理流程，主要实现了信号的小波分解与重构、阈值滤波处理、结果可视化以及性能评估等关键功能。具体包含信号导入与参数初始化、多尺度小波分解计算、硬阈值滤波执行、降噪信号重构生成、处理结果图形化展示以及降噪效果定量分析等多个核心模块的协调运行。