基于多级中值滤波小波自适应去噪的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种混合信号去噪算法，结合多级中值滤波预处理和小波自适应变换，能有效去除脉冲与高斯混合噪声。通过MATLAB实现高效去噪，提升信噪比，适用于含噪信号处理场景。

详 情 说 明

基于多级中值滤波的小波自适应信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种结合多级中值滤波与小波变换的混合去噪算法，专门针对含噪信号（尤其是包含脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声）进行高效去噪处理。系统通过多级中值滤波预处理有效抑制脉冲噪声，再利用小波变换的多分辨率特性消除高斯噪声，最后通过小波重构得到纯净信号。该方法在保护信号边缘特征的同时，能显著提升信噪比，优于传统的小波阈值去噪方法。

功能特性

• 混合噪声处理：专门针对脉冲噪声和高斯噪声的混合噪声场景设计
• 边缘保护能力：多级中值滤波预处理有效保护信号边缘特征
• 自适应阈值：采用自适应阈值去噪算法，根据不同尺度的小波系数特性调整阈值
• 多分辨率分析：利用小波变换的多分辨率特性进行精细化去噪
• 性能量化评估：提供信噪比提升值、均方误差等量化指标
• 可视化分析：支持去噪过程的可视化对比和小波系数分布展示

使用方法

1. 准备输入信号：支持.mat文件、文本文件或直接数组输入格式
2. 设置参数：

- 选择噪声类型（高斯噪声、脉冲噪声或混合噪声） - 选择小波基函数（默认使用db4小波） - 调节去噪强度参数（阈值系数）

1. 运行去噪程序：执行主程序开始信号去噪处理
2. 查看结果：

- 获得去噪后的纯净信号数据 - 查看原始信号、含噪信号、去噪信号的对比图 - 分析去噪性能指标报告 - 观察小波分解系数分布图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• Wavelet Toolbox（小波工具箱）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从信号输入、噪声识别与参数配置、多级中值滤波预处理、小波多尺度分解与自适应阈值去噪、信号重构与质量评估，到最终结果可视化与性能报告生成的全链路功能。该文件作为系统入口点，协调各算法模块协同工作，确保去噪过程的完整执行。