基于EMD的自适应信号去噪MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于经验模态分解（EMD）的智能信号去噪系统，可自适应分解非平稳信号为IMF分量，通过统计学分析自动识别并滤除噪声成分，适用于生物医学、地震信号等复杂数据处理。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）的复杂信号自适应去噪系统

项目介绍

本项目实现了一套基于经验模态分解（EMD）的智能化信号去噪处理系统。系统核心功能是将复杂的非平稳信号自适应地分解为一系列本征模态函数（IMF），通过分析各IMF分量的统计特性与频率特征，自动识别并滤除噪声主导的分量，最终重构得到去噪后的纯净信号。该系统在处理非平稳、非线性信号方面表现优异，可广泛应用于心电信号分析、地震波处理、机械振动监测等领域。

功能特性

• 自适应分解：采用经验模态分解算法，无需预设基函数，可自适应地将复杂信号分解为不同尺度的IMF分量
• 智能噪声识别：基于IMF分量的统计特性（如能量、方差等）和频率特征，自动判别并分离噪声主导分量
• 灵活参数配置：支持多种噪声类型参数设置（如高斯白噪声、脉冲噪声）和分解层数控制
• 多维度评估：提供信噪比改善程度、均方误差等多种量化指标，全面评价去噪效果
• 可视化分析：生成信号分解过程图和去噪前后对比图，直观展示处理效果

使用方法

1. 准备输入数据：准备一维时间序列数据（支持.mat、.txt或.csv格式）
2. 设置参数：

- 指定信号采样频率（标量数值） - 可选设置噪声类型参数（高斯白噪声、脉冲噪声等） - 可选设置分解层数控制参数

1. 执行去噪处理：运行主程序，系统将自动完成信号分解、噪声识别和信号重构
2. 查看输出结果：

- 分解后的各阶IMF分量（矩阵形式） - 噪声识别结果报告（文本格式） - 去噪后的重构信号（与输入同维度的时间序列） - 去噪效果评价指标（信噪比改善程度、均方误差等） - 可视化的分解过程图和去噪前后对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（处理长序列时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要实现了信号数据的读取与预处理、经验模态分解的执行、本征模态函数的分析与筛选、噪声分量的自适应识别与滤除、去噪信号的重构与输出，以及处理结果的可视化展示和性能评估指标的计算。