基于MATLAB的多层次分析高斯脉冲信号小波阈值去噪系统

资 源 简 介

该项目开发了一个基于MATLAB的小波阈值高斯脉冲信号去噪平台，支持1-5层信号分解、动态阈值调控和SNR分析，可用于多层级参数优化与去噪效果对比。

详 情 说 明

基于MATLAB的多层次参数优化小波阈值高斯脉冲信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的小波阈值去噪分析平台，专门针对高斯脉冲信号进行噪声处理。系统集成了离散小波变换与多分辨率分析技术，结合自适应阈值估计算法，提供全面的信号质量评估指标体系。通过多参数组合优化，能够有效提升高斯脉冲信号在噪声环境下的信噪比，为信号处理研究提供可靠的实验平台。

功能特性

• 多分解层次对比：支持1-5层小波分解，分析不同分解层级对去噪效果的影响
• 动态信噪比设置：支持输入不同信噪比（-10dB至20dB）的加噪信号
• 多阈值选择：提供固定阈值、Stein无偏估计阈值、启发式阈值等多种阈值计算方法
• 阈值函数比较：包含软阈值、硬阈值、半软阈值等不同阈值处理函数
• 性能评估：自动计算去噪后的信噪比、均方误差等评价指标
• 参数优化分析：自动推荐最优参数组合并进行参数敏感性分析

使用方法

1. 参数配置：设置原始高斯脉冲信号参数（幅度、脉宽、中心位置）
2. 噪声设置：指定信噪比范围和噪声类型（默认高斯白噪声）
3. 小波参数选择：选择小波基函数（db1-db10, sym1-sym8等）和分解层数（1-5层）
4. 阈值参数配置：设定阈值计算方法、阈值函数类型和调整系数
5. 运行分析：执行去噪分析，查看图形化结果和性能指标
6. 结果导出：获取去噪后信号数据和完整分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的完整控制流程，包括信号生成与噪声添加模块、小波分解与重构引擎、多策略阈值处理核心算法以及去噪效果综合评价体系。该文件整合了用户交互界面，负责参数输入验证、多条件组合实验的自动执行、结果可视化展示和数据分析报告的生成，是系统功能集成的核心枢纽。