MATLAB小波消噪信号处理工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供多种基于小波变换的消噪算法，支持自定义小波基函数、阈值方法及消噪层级。适用于一维和多维信号，能有效去除噪声并保留信号主要特征，经过严格测试确保可靠性。

详 情 说 明

小波消噪信号处理工具箱

项目介绍

本工具箱是一个基于小波变换的信号消噪处理工具，旨在提供高效、鲁棒的噪声去除解决方案。通过集成多种经典小波消噪算法，工具箱能够有效分离信号与噪声，保留原始信号的关键特征。经过严格测试验证，其算法准确性与稳定性优异，适用于医学信号分析、音频处理、图像去噪等多种场景。

功能特性

• 灵活的小波基选择：支持包括Daubechies、Symlets等在内的多种小波基函数。
• 多种阈值消噪方法：提供软阈值、硬阈值等处理方式，适应不同噪声特性。
• 可配置的多分辨分析：用户可自定义小波分解层数，实现不同精细程度的消噪。
• 多维信号处理：支持一维信号（如音频、生物电信号）及多维信号（如图像）的消噪。
• 数据格式兼容：可直接读取.mat、.txt、.csv格式的带噪信号数据。
• 结果可视化与量化评估：输出消噪后数据的同时，提供信噪比提升报告及消噪前后对比图。

使用方法

1. 准备输入信号：将带噪信号存储为.mat、.txt或.csv文件。
2. 配置处理参数：在主程序或配置文件中指定小波类型、阈值方法、分解层数等参数。
3. 执行消噪处理：运行主程序，工具箱将自动完成小波分解、阈值处理及信号重构。
4. 获取输出结果：程序将生成消噪后的信号数据文件、SNR提升报告以及直观的对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件作为工具箱的核心调度与处理引擎，实现了信号数据读取、参数解析、消噪算法执行、结果输出与可视化等一体化流程。具体承担了用户输入接口管理、小波变换与逆变换调度、阈值消噪核心计算、信噪比指标评估以及图形化结果生成等关键功能。