基于小波变换的MATLAB多阈值自适应信号降噪系统

资 源 简 介

本项目实现了一个多功能的小波阈值降噪系统，支持ECG、语音及振动信号导入，并提供多种小波基函数选择。通过自适应阈值技术有效消除噪声，适用于生物医学与工程信号处理领域，提高数据质量与分析精度。

详 情 说 明

基于小波变换的多阈值自适应信号降噪系统

项目介绍

本项目实现了一个多功能的小波阈值降噪系统，专为各类信号处理需求设计。系统集成了先进的小波变换技术和多种阈值去噪算法，能够有效消除信号中的噪声干扰，同时保留原始信号的重要特征。支持ECG心电信号、语音信号、振动信号等多种信号类型，为用户提供全面、灵活的降噪解决方案。

功能特性

• 多信号类型支持：兼容ECG心电信号、语音信号、振动信号等多种常见信号
• 丰富的小波基函数库：提供db4、sym8、coif5等常用小波基函数选择
• 多种阈值处理方式：实现硬阈值、软阈值、半软阈值等处理策略
• 自适应阈值算法：集成VisuShrink、SureShrink、Minimax等智能阈值选择算法
• 直观可视化对比：提供原始信号、噪声信号、降噪后信号的多维度对比显示
• 科学质量评估：包含SNR信噪比、RMSE均方根误差等量化评估指标

使用方法

输入配置

1. 原始信号数据：支持.mat格式文件、.txt文本数据或直接输入数组
2. 信号参数设置：

- 选择信号类型（预设信号或自定义信号） - 选取小波基函数 - 设置小波分解层数（1-10层）

1. 降噪参数配置：

- 选择阈值方式（硬/软/半软阈值） - 选择阈值算法（固定阈值/自适应阈值） - 指定噪声类型（高斯白噪声/脉冲噪声等）

输出结果

1. 处理结果数据：降噪后信号数据矩阵、各层小波系数详情、阈值数值
2. 质量评估报告：信噪比改进值、均方根误差变化量、降噪效果评价指标
3. 可视化输出：三图对比显示、小波系数分布图、频域特性对比图
4. 导出选项：支持降噪后数据保存（.mat/.csv格式）和处理报告生成（.txt格式）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型信号文件建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号数据导入与参数配置、小波分解与系数计算、阈值选择与自适应处理、信号重构与降噪输出、可视化对比与质量评估等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保降噪处理流程的顺畅执行。