基于MATLAB的平稳小波变换信号去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了平稳小波变换在信号分析和噪声抑制中的应用。系统提供多尺度分解与重构、自适应阈值去噪以及重构质量评估功能，适用于生物医学信号、音频等数据处理，有效提升信号质量与后续分析的可靠性。

详 情 说 明

平稳小波变换及信号去噪处理系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，实现了一套完整的平稳小波变换处理系统，专门用于信号分析和噪声抑制。系统通过多尺度平稳小波分解与重构技术，结合自适应阈值去噪算法，能够有效提取信号特征并抑制噪声干扰。该系统提供直观的可视化界面，支持多种小波基函数选择，适用于生物医学信号、振动信号等多种一维时域信号的处理需求。

功能特性

• 多尺度平稳小波分析：支持1-8层小波分解与重构，提供完整的变换流程
• 自适应阈值去噪：集成软阈值和硬阈值两种策略，可针对高斯白噪声和脉冲噪声进行优化处理
• 性能量化评估：自动计算信噪比改善指标(SNR)和均方误差(MSE)等关键指标
• 交互式参数调节：提供友好的图形界面，支持小波基类型、分解层数等参数灵活配置
• 多格式数据支持：兼容.txt、.mat、.csv等多种数据格式输入
• 专业可视化输出：生成四宫格对比图、小波系数热力图、频谱对比图等多种分析图表
• 结果数据导出：支持处理结果数据和处理报告的完整导出功能

使用方法

1. 数据准备：准备待处理的一维时域信号数据文件（建议信号长度≥256个采样点）
2. 参数设置：通过图形界面选择小波基函数、设定分解层数、选择阈值策略和噪声类型
3. 执行处理：点击运行按钮，系统自动完成小波分解、阈值去噪和信号重构全过程
4. 结果分析：查看生成的各类可视化图表和性能指标计算结果
5. 数据导出：根据需要导出去噪后的信号数据和处理分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或Linux主流发行版
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox，Wavelet Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（处理长信号时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括信号数据的读取与预处理、平稳小波变换的分解与重构计算、基于阈值的去噪算法实现、处理效果的量化评估指标计算，以及各种分析结果的可视化显示。同时，该文件还负责生成图形用户界面，提供交互式参数配置功能，并实现对处理结果数据的导出管理。