基于EMD的自适应信号去噪MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一维信号的自适应去噪系统，通过经验模态分解(EMD)将信号分解为IMF分量，并集成小波硬阈值等三种去噪算法，有效提升信号质量。支持自定义参数设置，适用于生物医学、振动分析等领域的信号处理。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）的一维信号自适应去噪系统

项目介绍

本项目开发了一个集成三种先进EMD去噪方法的一维信号处理系统。系统首先对输入信号进行经验模态分解（EMD），将其分解为多个本征模态函数（IMFs）。基于分解结果，提供三种去噪策略：小波硬阈值法、自适应阈值法和平移不变处理技术，能够有效处理含高斯白噪声、脉冲噪声等常见噪声类型的一维信号。

功能特性

• 多方法集成：集成三种EMD去噪方法，满足不同信号特性的处理需求
• 自适应处理：基于EMD分解特性自动调整去噪参数，实现自适应阈值处理
• 噪声鲁棒性：支持多种噪声类型，包括高斯白噪声、脉冲噪声等
• 可视化分析：提供完整的信号分解、去噪效果和残差分析可视化
• 性能评估：自动计算信噪比（SNR）、均方误差（MSE）等量化指标

使用方法

1. 准备输入信号：支持.mat文件、txt文本或直接数组输入格式
2. 配置参数：根据信号特性设置EMD分解和去噪参数
3. 执行去噪：运行主程序，系统将自动完成信号分解和三种方法去噪
4. 查看结果：获取去噪后的重构信号、对比图表和性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 建议信号长度大于1000个采样点以确保分解效果

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号的读取与预处理、EMD分解执行、三种去噪算法的并行计算、去噪效果的定量评估与比较、以及所有分析结果的可视化输出。该文件作为系统的总控单元，协调各功能模块的调用与数据传递，为用户提供完整的去噪分析解决方案。