基于MATLAB的平移不变性小波去噪与信号增强系统

资 源 简 介

本项目实现基于平移不变性原理的小波去噪算法，通过循环平移和平均处理有效抑制伪吉布斯现象，适用于非平稳信号处理。系统支持多尺度分析，可显著降低噪声干扰并保留信号主要特征。

详 情 说 明

平移不变性小波去噪与信号增强系统

项目介绍

本项目实现了一种基于平移不变性原理的小波去噪算法，专门用于消除信号中的噪声干扰同时保持信号的原始特征。通过创新的循环平移和平均处理技术，系统有效克服了传统小波去噪方法中常见的伪吉布斯现象，特别适用于处理非平稳信号。系统集成了多尺度分析能力，可自适应选择最优阈值，并提供直观的可视化分析界面。

功能特性

• 平移不变小波变换：采用TIWT技术避免边界效应和伪吉布斯现象
• 多分辨率分析：支持3-8层多尺度信号分解，适应不同复杂度信号
• 自适应阈值选择：自动计算最优去噪阈值，也可手动精细调整
• 多格式支持：兼容.mat、.txt、.csv等多种数据格式输入
• 灵活小波基选择：支持db4、sym8等多种小波基函数
• 全面输出分析：提供去噪信号、噪声分量、SNR改善指标、MSE计算结果
• 丰富可视化：生成信号对比图、小波系数分布热力图等分析图表

使用方法

1. 准备待处理的信号数据文件（支持.mat、.txt、.csv格式）
2. 运行主程序，根据提示输入相关参数：

- 信号采样频率 - 小波基函数类型选择 - 分解层数设置（建议3-8层） - 阈值参数（可选择自动计算或手动设置）

1. 系统自动执行去噪处理并生成分析结果
2. 查看输出的去噪信号数据文件和可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（处理长信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括信号数据的读取与预处理、平移不变小波变换的执行、多尺度分解与重构、自适应阈值去噪算法的实现、去噪效果的质量评估指标计算，以及结果数据的保存与可视化图表的生成。该文件通过模块化设计将整个去噪流程串联起来，为用户提供完整的信号处理解决方案。