MATLAB小波变换信号去噪分析与实现系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过小波变换实现含噪信号的高效去噪。支持多种小波基函数（如db4、sym8）、可调分解层数及阈值策略，适用于信号处理与噪声滤除场景。

详 情 说 明

基于小波变换的信号去噪分析与实现系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的信号处理系统，核心功能是利用小波变换技术对含噪信号进行有效的去噪处理。系统通过选择合适的小波基函数和阈值策略，对小波分解后的系数进行智能处理，实现噪声滤除并重构纯净信号。系统集成了参数配置、去噪算法执行、效果量化评估与可视化展示等多个模块，为信号分析与处理提供了一个实用、可配置的工具。

功能特性

• 灵活的参数配置：支持多种小波基函数（如db4, sym8等）、小波分解层数以及软/硬阈值策略的自定义设置。
• 多种噪声处理：可模拟或处理包含高斯白噪、脉冲噪声等常见噪声类型的信号。
• 核心去噪算法：采用小波变换分解与重构技术，结合阈值去噪算法对信号进行处理。
• 效果量化评估：自动计算并输出信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)等关键性能指标，评估去噪效果。
• 直观的可视化：提供原始信号、含噪信号与去噪信号的三图对比，并可选择显示小波分解系数分布图，便于分析。

使用方法

1. 准备输入信号：可以导入.mat格式的数据文件，或将一维信号数据以数组形式直接输入系统。
2. 配置去噪参数：在运行前，根据需要设置小波基类型、分解层数、阈值规则等参数。如需模拟噪声，可指定噪声类型和强度。
3. 执行去噪分析：运行系统主程序，系统将自动完成小波分解、阈值处理、信号重构及效果评估的全过程。
4. 查看输出结果：系统会输出去噪后的信号数据、包含SNR改善值和RMSE的分析报告，并生成对比可视化图形供用户分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：需要安装MATLAB的 Signal Processing Toolbox 和 Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程与控制逻辑。其主要能力包括：初始化系统参数与用户界面，接收用户输入的信号数据与算法配置，调用小波变换模块执行信号的分解与重构，应用阈值算法进行去噪处理，并通过评估模块计算去噪前后的性能指标差异，最终生成包含量化结果与对比图表的分析报告。