基于MATLAB的多级中值滤波小波去噪系统实现

资 源 简 介

本项目开发了一种结合多级中值滤波与小波变换的新型信号去噪方法。通过在小波域内处理分解系数，有效抑制伪吉布斯现象，提升信噪比和边缘保持能力。算法在MATLAB中实现，适用于多种信号处理场景。

详 情 说 明

基于多级中值滤波的小波去噪系统

项目介绍

本项目开发了一种结合多级中值滤波与小波变换的新型信号去噪方法。通过在小波域内对分解后的各层系数进行多级中值滤波处理，有效抑制传统小波去噪方法容易产生的伪吉布斯现象，同时显著提高信噪比和边缘保持能力。该方法适用于一维信号（如心电图、音频）和二维信号（如图像）的去噪任务，特别擅长处理含有脉冲噪声和局部异常点的数据场景。

功能特性

• 创新算法：融合小波多尺度分解与重构技术和自适应多级中值滤波算法
• 多格式支持：支持一维时序信号（.txt/.mat/.csv）和二维图像数据（.jpg/.png/.bmp）
• 参数可配置：可自定义小波基类型（db4/sym8等）、分解层数、中值滤波级数、阈值策略
• 全面输出：提供去噪后的数据、分析报告、性能指标和可视化对比界面
• 量化评估：自动计算信噪比提升值、均方误差、结构相似性指数等质量指标

使用方法

1. 准备待处理的信号或图像数据文件
2. 运行主程序文件，根据提示选择数据文件和设置参数
3. 系统将自动完成小波分解、多级中值滤波处理和信号重构
4. 查看生成的去噪结果、分析报告和性能指标
5. 通过交互式可视化界面对比原始数据与去噪效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存（处理大型图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括数据读取与格式识别、小波多尺度分解执行、基于多级中值滤波的小波系数修正、信号重构计算、去噪性能定量评估以及结果可视化界面的生成。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块的顺序执行并管理输入输出流程。