基于MATLAB的小波变换自适应信号去噪系统发布

资 源 简 介

本项目实现了一个基于MATLAB的小波变换自适应信号去噪系统。支持多种小波基函数选择，可进行多尺度分解与重构，内置软/硬阈值处理策略及自适应阈值计算方法，有效提升信号质量。适用于各类一维信号噪声消除。

详 情 说 明

基于MATLAB的小波变换自适应信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB平台的小波变换自适应信号去噪系统。系统采用小波多分辨率分析技术，结合多种阈值处理策略，能够有效去除信号中的噪声，同时保留信号的重要特征。通过自适应阈值计算和量化分析模块，系统可以针对不同类型的信号自动优化去噪参数，提供科学的去噪效果评估。

功能特性

• 多小波基支持：提供db4、sym8、haar等多种小波基函数选择
• 多尺度分解：实现灵活的多层小波分解与重构算法
• 阈值处理策略：内置软阈值、硬阈值两种处理方式
• 自适应阈值计算：集成无偏风险估计、启发式阈值等智能计算方法
• 量化分析模块：包含信号噪声评估和去噪效果量化分析
• 可视化对比：提供原始信号与去噪后信号的直观对比图表

使用方法

1. 准备输入信号：准备一维时序信号数据文件（.txt或.mat格式）
2. 设置参数：

- 选择小波类型（如'db4', 'sym8', 'haar'） - 指定分解层数（通常3-8层） - 选择阈值方法（'rigrsure', 'heursure'等） - 设定阈值处理方式（'s'为软阈值，'h'为硬阈值）

1. 运行系统：执行主程序开始去噪处理
2. 查看结果：系统将输出去噪后信号、分析指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少2GB可用内存
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号读取与预处理、小波分解系数计算、自适应阈值确定、噪声滤除处理、信号重构生成、去噪效果量化评估以及结果可视化展示等功能模块。该文件通过协调各算法模块的协同工作，完成从原始噪声信号输入到最终去噪结果输出的完整处理链条。