基于阈值的自适应小波降噪系统 - MATLAB信号处理入门实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种自适应小波降噪方法，通过小波变换分解信号，自动计算最优阈值并处理高频系数。提供完整可视化模块，帮助初学者直观理解降噪过程，是信号处理的理想入门案例。

详 情 说 明

基于阈值的自适应小波降噪系统（入门级实现）

项目介绍

本项目实现了一种适用于初学者的自适应小波降噪系统，核心思想是通过小波变换将信号分解到不同频率尺度，并根据噪声特性自动计算最优阈值对系数进行处理。该系统采用经典的Mallat算法进行多分辨率分析，结合SURE阈值选择策略，能够有效去除信号中的噪声成分，同时保留有用信号特征。

功能特性

• 自适应阈值计算：基于Stein无偏风险估计(SURE)原理自动确定各层最优阈值
• 多阈值策略支持：提供软阈值和硬阈值两种处理方式
• 灵活信号输入：支持人工生成含噪测试信号或导入外部.mat/.txt格式数据
• 完整可视化分析：同时显示原始信号、噪声信号和降噪信号的对比效果
• 量化评估指标：输出信噪比提升值和均方误差等客观评价指标
• 详细分析报告：展示各分解层的阈值数值及系数处理统计信息

使用方法

1. 准备信号数据：可选择系统生成的模拟信号或准备自己的数据文件
2. 设置处理参数：指定小波基类型、分解层数和阈值处理方式
3. 执行降噪处理：运行主程序开始信号分析和降噪流程
4. 查看分析结果：观察可视化对比图和分析报告，评估降噪效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少2GB内存（处理长信号时建议4GB以上）

文件说明

主程序整合了完整的信号降噪处理流程，包含信号导入与预处理功能、小波多尺度分解模块、基于SURE原理的自适应阈值计算核心算法、系数阈值处理与信号重构组件，同时集成结果可视化展示与性能评估指标输出能力，为用户提供一站式的信号降噪分析体验。