基于奇异值分解的MATLAB自适应信号降噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现信号自适应降噪，通过奇异值分解分析输入信号的差分谱曲线，自动确定重构阶数并恢复信号，有效分离噪声并保留关键信息。

详 情 说 明

基于奇异值分解与差分谱的信号自适应降噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于奇异值分解（SVD）与差分谱分析的自适应信号降噪方法。系统通过奇异值分解将信号分解到特征空间，利用奇异值差分谱曲线自动确定最优重构阶数，从而有效分离噪声与有用信号成分。该方法无需预设降噪参数，能够自适应不同信噪比条件下的信号，适用于语音信号、生物医学信号（如心电图、脑电图）、机械振动信号等多种一维时序数据的噪声处理。

功能特性

• 自适应降噪：基于奇异值差分谱峰值自动确定信号重构阶数，无需手动设置参数
• 多格式输入支持：支持.wav音频文件、.mat数据文件以及直接数值数组输入
• 多通道信号处理：可同时处理单通道或多通道信号
• 全面分析结果：提供奇异值分布、差分谱分析、时域/频域对比等多种可视化结果
• 性能量化评估：自动计算并显示信噪比（SNR）改善程度报告
• 灵活输出选项：可输出降噪后的数值数组或保存为.wav文件

使用方法

1. 准备输入信号：将待处理的信号文件（.wav或.mat格式）放置在指定目录，或直接准备数值数组
2. 配置参数：根据需要调整基本参数（如信号采样率、文件名等）
3. 运行主程序：执行主程序启动降噪处理流程
4. 查看结果：系统将自动显示处理结果并生成分析图表
5. 保存输出：可选择保存降噪后的信号及分析图表

基本使用示例： % 直接输入数值数组信号 signal = your_signal_data; % 您的信号数据 fs = 1000; % 采样率 denoised_signal = main_denoise_system(signal, fs);

% 或处理音频文件 audio_file = 'noisy_speech.wav'; denoised_signal = main_denoise_system(audio_file);

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（处理长信号时建议8GB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核心降噪流程，包括信号读取与预处理、构建Hankel矩阵进行奇异值分解、计算奇异值差分谱并定位最优重构阶数、信号重构与输出生成等功能模块。该文件同时负责协调各功能模块的执行顺序，生成降噪结果对比图表，并计算信噪比改善指标，最终输出完整的降噪处理报告。