基于MATLAB的小波降噪与自适应滤波信号处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目整合了小波降噪和自适应滤波技术，可高效处理多种含噪信号，显著提升信号质量。系统提供图形化界面，支持参数自定义配置，经过验证运行稳定可靠。

详 情 说 明

基于小波降噪与自适应滤波的信号处理系统

项目介绍

本项目整合了小波降噪与自适应滤波两种先进的信号处理技术，构建了一套高效、实用的信号处理系统。系统能够对含噪的一维时间序列（如音频、振动信号等）进行联合降噪与滤波处理，有效提升信号质量。程序配备了直观的图形用户界面，允许用户灵活调整处理参数，并通过多种可视化图表展示处理效果。经过充分调试与验证，系统运行稳定，能够满足科研、工业检测等多种应用场景下的信号净化需求。

功能特性

• 联合处理技术：融合离散小波变换阈值降噪与LMS自适应滤波算法，实现对信号中不同噪声成分的有效抑制。
• 用户友好界面：提供图形化操作界面，无需编程即可完成信号加载、参数设置、处理执行与结果分析的全过程。
• 灵活参数配置：支持自定义小波基函数类型、分解层数、阈值规则、自适应滤波器阶数、步长参数等关键处理参数。
• 多维结果输出：

* 数据输出：处理后的信号自动保存至MATLAB工作空间，并可选择导出为WAV音频文件或TXT文本文件。 * 性能评估：自动计算并显示处理前后的信噪比改善量等关键指标。 * 可视化分析：生成并展示信号时域波形对比图、信号频谱对比图、自适应滤波收敛曲线等分析图表。

使用方法

1. 启动系统：在MATLAB环境中运行主程序文件，系统图形界面将自动打开。
2. 加载信号：通过界面中的“加载信号”按钮，选择并导入MATLAB矩阵格式（.mat文件）的单通道或多通道一维时间序列数据。
3. 参数设置：根据信号特性和处理需求，在界面上设置相应参数：

* 小波降噪参数：如小波基函数（'db4'等）、分解层数、阈值函数（软阈值/硬阈值）等。 * 自适应滤波参数：如滤波器阶数、步长因子等。

1. 执行处理：点击“开始处理”按钮，系统将按照设定的流程对信号进行降噪与滤波。
2. 查看结果：处理完成后，界面将显示处理后的信号波形、性能指标以及分析图表。用户可在此步骤评估效果，并决定是否调整参数重新处理。
3. 导出结果：若对处理结果满意，可通过“导出信号”按钮将净化后的信号保存为文件，或直接从MATLAB工作空间获取相关变量。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与控制核心，负责初始化图形用户界面，并管理与协调所有信号处理流程。其主要功能包括：响应用户在界面上的操作指令（如加载数据、启动处理）、调用小波降噪与自适应滤波的核心算法模块、控制处理参数的传递与验证、驱动结果可视化图表的生成与显示，以及处理净化后信号的输出与保存逻辑。