MATLAB信号降噪系统：数字滤波与改进SVD算法实现

资 源 简 介

该系统基于MATLAB开发，实现从MAT文件加载原始信号，通过Butterworth滤波器进行预处理，并结合改进的SVD算法有效降低噪声。适用于生物医学、振动分析等领域的信号处理需求。

详 情 说 明

基于数字滤波与改进SVD的信号降噪处理系统

项目介绍

本项目是一个专业的信号降噪处理系统，结合数字滤波技术与改进的奇异值分解(SVD)算法，实现对MAT格式信号数据的有效降噪处理。系统通过Butterworth滤波器进行信号预处理，结合自适应奇异值阈值选择技术，能够显著提升信号质量，适用于生物医学信号、振动信号等多种场景的信号处理需求。

功能特性

• 多格式数据支持：支持加载和解析MAT格式数据文件，提取原始一维或多维时间序列信号
• 数字滤波预处理：实现Butterworth等数字滤波器对原始信号进行频域预处理
• 改进SVD降噪算法：基于奇异值分解理论，采用自适应阈值选择技术实现噪声分离
• 智能阈值优化：通过算法自动设定合适的奇异值阈值，确保降噪效果最优化
• 结果可视化分析：提供信号处理前后的时域、频域对比可视化功能
• 性能量化评估：输出信噪比改善程度等降噪性能评估指标
• 完整处理记录：自动生成处理日志文件，记录参数设置和处理状态

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的信号数据保存为MAT格式文件
2. 配置处理参数：设置采样频率、信号长度、滤波器参数等
3. 运行降噪处理：执行主处理程序开始信号降噪流程
4. 查看处理结果：获取降噪后的信号数据文件和可视化对比图
5. 分析性能指标：查阅生成的性能评估报告和处理日志

系统支持单通道和多通道信号输入，用户可根据实际需求调整滤波器阶数、截止频率等参数。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（根据信号数据大小调整）
• 存储空间：100MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号数据的读取与解析、数字滤波器的配置与执行、奇异值分解降噪算法的实现、阈值参数的优化选择、降噪信号的重构与输出、处理结果的可视化展示以及性能指标的量化计算等功能模块的协调运行。