MATLAB小波阈值去噪算法集成框架 - WaveLab802噪声处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于WaveLab802平台，集成VisuShrink、SUREShrink与BayesShrink等小波阈值去噪算法。用户可自定义噪声方差并选择不同阈值策略，实现高效信号降噪处理。

详 情 说 明

基于WaveLab802的小波阈值去噪算法集成与噪声处理系统

项目介绍

本项目基于WaveLab802平台，实现了一套完整的小波阈值去噪算法集成系统。系统集成了VisuShrink、SUREShrink、BayesShrink等多种经典小波阈值去噪算法，支持用户自定义噪声参数和小波基函数选择，能够对一维时间序列信号进行高效的去噪处理和分析。

功能特性

• 多算法集成：支持VisuShrink、SUREShrink、BayesShrink三种主流小波阈值去噪算法
• 灵活参数配置：可手动设置噪声方差或采用自动估计，支持多种小波基函数选择
• 智能分解：自动计算最优小波分解层数，也可手动指定分解层数
• 多维度输出：提供去噪信号波形、小波系数热力图、阈值计算结果、性能指标评估和残差分析
• 专业评估体系：包含信噪比(SNR)、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)等多种评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：准备一维时间序列数据（.mat文件或数值数组）
2. 设置处理参数：

- 选择小波基函数（db1-db10, sym2-sym8等） - 设置噪声方差（手动输入或自动估计） - 选择分解层数（默认自动计算最优层数） - 选择阈值算法（VisuShrink/SUREShrink/BayesShrink）

1. 运行系统：执行主程序开始信号去噪处理
2. 分析结果：查看生成的去噪信号波形、性能指标和各类分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• WaveLab802工具箱
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱（用于热力图生成）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含信号加载与预处理、小波多尺度分解、自适应阈值估计与系数处理、信号重构与误差分析、结果可视化与性能评估等关键功能模块，实现了从原始信号输入到去噪结果输出的完整处理链路。