基于MATLAB的轴承振动信号噪声抑制系统：小波变换与经验模态分解集成方案

资 源 简 介

本MATLAB项目集成小波变换(WT)和经验模态分解(EMD)算法，针对轴承振动信号提供三种去噪策略：纯WT、纯EMD及WT-EMD混合方法，支持噪声抑制与信号分析对比，提升故障诊断精度。

详 情 说 明

轴承信号噪声抑制系统

项目介绍

本项目开发了一个集成了小波变换（WT）和经验模态分解（EMD）算法的轴承振动信号去噪分析系统。系统提供三种处理策略：纯小波变换去噪、纯经验模态分解去噪，以及小波-EMD混合去噪方法。通过对比分析三种方法的去噪效果，为轴承故障诊断提供更精准的信号预处理方案。

功能特性

• 多方法去噪：支持纯小波变换、纯经验模态分解和小波-EMD混合三种去噪策略
• 灵活参数配置：可自定义采样频率、噪声类型、小波基函数和EMD分解层数
• 全面可视化分析：提供时域信号对比、频域频谱对比和IMF分解可视化
• 量化效果评估：输出信噪比(SNR)、均方误差等量化指标对比报告
• 多格式支持：兼容.mat和.csv格式的轴承振动信号数据集

使用方法

1. 准备输入数据：将轴承振动信号数据保存为.mat或.csv格式
2. 参数设置：配置采样频率、噪声类型、小波基函数和EMD分解参数
3. 运行分析：执行主程序启动去噪分析流程
4. 查看结果：获取去噪前后的对比图、频谱分析、IMF分解图和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的信号处理流程，具备数据读取与验证、参数解析与配置、多算法去噪执行、结果可视化生成以及性能量化评估等核心能力。具体实现了信号预处理、三种去噪方法的并行计算、时频域分析对比、IMF分量筛选与重构，以及综合评估报告的输出功能。