基于MATLAB的Db4小波信号去噪系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB内置的Db4小波实现信号的多层分解与重构，通过阈值处理消除噪声。支持自定义分解层数、软/硬阈值策略，适用于各类信号去噪场景。代码简洁高效，便于二次开发与应用。

详 情 说 明

基于Db4小波变换的信号分解重构与噪声消除系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的信号去噪系统，核心采用Db4小波进行多尺度分解与重构。通过对输入信号进行多层分解，提取高频细节系数与低频近似系数，并结合阈值处理技术有效去除噪声分量。系统提供可自定义的分解层数、阈值策略及重构误差分析功能，适用于生物医学信号、语音信号等多种场景的噪声抑制需求。

功能特性

• 多层小波分解：使用Db4小波对信号进行自定义层数（默认5层）的分解，获得各层细节系数与近似系数
• 灵活阈值去噪：支持软阈值与硬阈值两种处理策略，默认采用SURE阈值计算方法
• 多格式输入支持：兼容.mat文件、向量数组及实时采集数据等多种一维时序信号输入
• 全面结果输出：

- 去噪后的重构信号 - 分解系数可视化展示 - 去噪性能指标（信噪比提升值、RMSE对比） - 原始/去噪信号的时频对比图谱

• 量化评估：提供信噪比（SNR）与均方根误差（RMSE）指标用于去噪效果评估

使用方法

1. 准备信号数据：将待处理信号保存为.mat文件或准备向量数组
2. 参数设置：根据需要调整分解层数、阈值类型等参数（可使用默认配置）
3. 执行去噪：运行主程序，系统将自动完成分解、阈值处理和重构全过程
4. 结果分析：查看输出的去噪信号、性能指标和可视化图表，评估去噪效果

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 内存建议：至少4GB可用内存（处理长信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序集成了系统的核心处理流程，包括信号载入与预处理、小波分解层数配置、阈值去噪策略执行、信号重构计算以及结果可视化与性能评估功能模块，实现了从原始信号输入到去噪结果输出的完整工作链路。