MATLAB实现基于DGHM多小波的自适应信号去噪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建DGHM多小波变换处理系统，通过多尺度分解、阈值去噪和重构模块，实现对图像、音频和生物医学信号的智能降噪处理。算法具备自适应特性，可有效提升信噪比。

详 情 说 明

基于DGHM多小波信号去噪处理的MATLAB实现方案

项目介绍

本项目构建了一个基于DGHM多小波变换的智能信号去噪处理系统，实现了对各类含噪信号的高效降噪处理。系统采用多尺度分解、自适应阈值去噪和精确重构三大核心模块，特别优化了DGHM多小波的对称性、正交性和短支撑特性，能够在显著提升信噪比的同时，有效保留信号的细节特征。

功能特性

• 多格式信号支持：可处理.mat数据文件、.wav音频文件、.jpg/.png图像文件等多种格式的输入信号
• 灵活噪声处理：支持高斯白噪声、脉冲噪声等多种噪声类型的参数设置
• 智能多尺度分析：提供3-5层可调的分解层数设置，实现自适应多分辨率分析
• 双阈值策略：提供软阈值和硬阈值两种处理方式可选
• 完善的结果输出：包含去噪信号、质量评估报告、分解可视化图谱和详细处理日志

使用方法

1. 准备输入信号：将待处理的含噪信号文件放置在指定目录
2. 参数配置：根据需要设置噪声类型、分解层数、阈值方法等参数
3. 执行去噪处理：运行主程序开始信号分析与去噪过程
4. 查看结果：在输出目录中查看处理结果和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB可用内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了信号读取与预处理、DGHM多小波分解计算、多变量阈值处理、信号重构复原以及结果可视化与导出等核心功能模块，通过统一的控制流程实现了完整的信号去噪处理流水线。程序自动根据输入信号类型适配相应的处理策略，并生成包含质量评估的完整分析报告。