基于MATLAB的提升小波变换高效信号处理系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于提升方案的一维与二维离散小波变换，通过优化算法减少冗余计算，显著提高运行效率。支持Haar、dbN等多种小波基，适用于信号与图像处理场景。

详 情 说 明

基于提升小波变换的高效信号处理系统

项目介绍

本项目实现了一个基于提升方案（Lifting Scheme）的一维与二维离散小波变换程序。通过优化变换步骤和减少冗余计算，显著提升了小波变换的执行速度。程序支持包括Haar、dbN等多类小波基函数，提供分解与重构功能，可应用于信号去噪、特征提取和图像压缩等多种场景。

功能特性

• 高效算法实现：采用提升小波变换（Lifting Scheme）和快速滤波器算法（Fast Filtering），显著提升计算速度
• 多维度处理：支持一维信号（如ECG、音频信号）和二维图像数据（灰度或RGB图像）处理
• 格式兼容性：支持常见数据格式输入输出（.mat、.png、.jpg等）
• 灵活配置：可自定义小波基函数类型和变换层数参数
• 可视化支持：提供小波系数的可视化分析功能
• 内存优化：采用内存优化矩阵运算（Memory-Efficient Matrix Operations），降低资源占用

使用方法

1. 数据输入：准备好待处理的信号或图像数据（支持向量格式的一维信号或.mat、.png、.jpg格式的图像）
2. 参数设置：根据需要选择小波基函数类型和变换层数
3. 运行处理：执行主程序进行小波分解与重构
4. 结果获取：查看小波系数、重构结果及处理时间统计信息
5. 结果导出：可将结果保存为常用格式文件

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux、macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 硬盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括信号/图像数据的读取与预处理、提升小波变换的分解与重构运算、多种小波基函数的实现与选择、变换层数的控制与验证、小波系数的计算与可视化展示、重构结果的质量评估与输出、处理过程的性能统计与优化，以及最终结果的格式化导出功能。该文件作为系统的统一入口，协调各功能模块的协同工作，确保信号处理流程的高效执行。