MATLAB多小波变换信号去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于多小波变换的信号去噪系统，支持多种小波基函数选择、变换矩阵生成、多层分解阈值处理与重构。适用于音频、图像和生物信号等类型，提升含噪信号的信噪比。

详 情 说 明

基于多小波变换的信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的信号去噪系统，核心采用多小波变换技术。系统能够构造多小波变换矩阵，对输入的含噪信号进行多层分解，通过自适应阈值处理滤除噪声，并高质量地重构出去噪后的信号。该系统设计灵活，可广泛应用于音频、图像、生物信号等多种类型数据的噪声消除任务。

功能特性

• 多小波基灵活选择：支持GHM、CL、SA4等多种预设多小波基，也允许用户自定义滤波器组。
• 多层分解与重构：可指定分解层数，实现信号的多尺度分析。
• 自适应阈值去噪：提供软阈值、硬阈值等处理策略，并可选择不同的阈值计算公式。
• 全面的结果输出：输出去噪后的信号数据、各层分解系数，并提供SNR、MSE等量化评估指标。
• 过程可视化：生成原始信号与去噪信号的对比图、小波系数能量分布图等，便于分析。

使用方法

1. 准备输入：准备好含噪的一维信号数据或二维图像矩阵。
2. 设置参数：在运行前配置相关参数，包括：

- 小波分解层数：默认为3。 - 多小波基类型：从预设（如‘GHM’）中选择或提供自定义滤波器组。 - 阈值策略：选择软/硬阈值及其计算方式。

1. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成变换、去噪、重构和评估全过程。
2. 获取结果：系统将返回去噪后的数据、分解结构、评估指标并显示可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox)

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括从参数读取与验证、多小波基的加载与构造、信号的多层分解、对细节系数的阈值处理、信号的重构，到最终结果的计算、评估与可视化展示的完整流程。它作为整个系统的总控入口，协调各算法模块按序执行。