基于多小波变换的MATLAB信号降噪工具箱 - MultiWaveletDenoising

资 源 简 介

MultiWaveletDenoising是一个高效的MATLAB信号处理工具，通过多小波变换自动分解与重构信号，并自适应选择最优小波基，有效滤除高斯白噪声和脉冲噪声，同时保留关键信号特征。适用于生物医学、通信等领域的噪声抑制场景。

详 情 说 明

MultiWaveletDenoising - 基于多小波变换的信号噪声滤除系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的信号噪声滤除系统，基于多小波变换技术对含噪信号进行高效去噪处理。系统通过构建多小波变换矩阵，实现信号的多层分解与重构，能够自动选择最优多小波基函数，在保留重要信号特征的同时有效消除高斯白噪声、脉冲噪声等多种噪声干扰。该系统特别适用于生物医学信号、语音信号、振动信号等一维时间序列数据的噪声滤除。

功能特性

• 多小波基函数支持：集成GHM、CL、SA4等多种经典多小波基函数，支持自动优选与手动指定
• 多层分解架构：提供1-8层可调节的分解层数，适应不同复杂度信号的去噪需求
• 自适应阈值技术：采用硬阈值与软阈值两种策略，配备可调节阈值系数优化去噪效果
• 多种噪声处理：有效滤除高斯白噪声、脉冲噪声及混合噪声类型
• 全面可视化分析：提供多尺度分解图谱、时域对比波形等直观展示界面
• 量化性能评估：输出信噪比改善报告、均方误差、峰值信噪比等多维度评价指标

使用方法

基本操作流程

1. 数据输入：载入.mat格式的一维时间序列数据或直接输入数值数组
2. 参数设置：

- 选择噪声类型（高斯/脉冲/混合）或指定信噪比范围 - 设置小波分解层数（默认4层） - 选择多小波类型（自动选择/手动指定） - 配置阈值策略（硬/软阈值）及调节系数

1. 执行去噪：启动多小波变换分解、阈值处理与信号重构流程
2. 结果分析：查看去噪信号、性能指标及可视化对比图表

快速启动示例

% 载入信号数据并执行自动去噪 signal_data = load('sample_signal.mat'); denoised_signal = main(signal_data, 'auto');

高级参数配置

% 自定义参数去噪处理 params.noise_type = 'gaussian'; params.level = 6; params.wavelet = 'GHM'; params.threshold = 'soft'; params.alpha = 1.2;

denoised_signal = main(signal_data, params);

系统要求

• 操作系统：Windows 7+/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理长信号序列时推荐8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

项目的核心执行文件实现了完整的信号去噪处理流程，主要包括多小波基函数的动态构造与选择机制、信号的多层分解与重构算法执行、自适应阈值去噪处理的核心逻辑、去噪效果的量化评估计算，以及结果数据的可视化展示功能。该文件作为系统的主要入口点，整合了所有关键算法模块，为用户提供一体化的噪声滤除解决方案。