MATLAB小波消噪与自适应滤波信号处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现双阶段信号降噪方案，通过小波阈值消噪结合自适应滤波算法（LMS/RLS），可有效抑制信号中的高频噪声和残余干扰，适用于生物医学信号、通信信号等含噪数据处理。

详 情 说 明

基于小波消噪与自适应滤波的信号处理系统

项目介绍

本项目实现一种双阶段信号处理流程，能够对含噪输入信号进行高效噪声抑制。系统首先通过小波变换对信号进行多分辨率分析，采用阈值处理消除高频噪声；随后利用自适应滤波算法（LMS或RLS）对残余噪声进行二次滤除，显著提升输出信号的信噪比。该系统支持实时信号处理与批量数据处理模式，用户可根据实际需求调节小波基函数、阈值规则和自适应步长等关键参数。

功能特性

• 双阶段噪声抑制：结合小波阈值消噪与自适应滤波优势，实现更彻底的噪声去除
• 多分辨率分析：基于小波变换的时频分析能力，有效保留信号局部特征
• 算法可选性：支持多种小波基函数（db4、sym8等）和自适应滤波算法（LMS/RLS）
• 灵活的参数配置：可调节阈值策略（软/硬阈值）、滤波器阶数与步长参数
• 多模态输入支持：处理单通道或多通道时域信号，支持.mat文件、音频波形或实时采集数据
• 全面的输出分析：提供消噪结果、噪声分量估计、信噪比提升对比和收敛曲线可视化

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入信号：将待处理信号以.mat文件格式准备，或配置实时数据采集接口
2. 设置处理参数：根据信号特性选择合适的小波类型、阈值策略和滤波器参数
3. 执行信号处理：运行主程序启动双阶段消噪流程
4. 分析输出结果：查看消噪后信号、信噪比改善情况和算法收敛特性

参数配置示例

关键参数包括：

• 小波基函数选择：'db4'、'sym8'等
• 阈值处理方式：软阈值或硬阈值
• 自适应滤波器类型：LMS或RLS算法
• 滤波器阶数：通常设为10-50
• 步长参数：根据收敛需求调整

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、小波工具箱
• 硬件建议：至少4GB内存，处理大规模数据时推荐8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号加载与预处理、小波消噪参数配置与执行、自适应滤波器初始化与滤波操作、多通道信号批处理能力、结果可视化与性能评估等关键功能。该文件作为系统入口，协调各算法模块协同工作，确保双阶段消噪流程的完整执行，同时提供用户交互接口用于参数调整和结果展示。