基于小波模极大值的信号去噪MATLAB实现

资 源 简 介

该MATLAB项目利用小波变换模极大值理论进行信号去噪，通过多尺度分析识别并保留真实信号特征点，自适应剔除噪声干扰，适用于复杂信号处理场景。

详 情 说 明

基于小波模极大值的信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了基于小波变换模极大值理论的信号去噪处理算法。通过分析信号在不同尺度下的小波系数模极大值分布特性，系统能够有效识别并保留代表真实信号特征的极大值点，同时剔除由噪声引起的干扰模极大值。该方法在保留信号重要特征的同时实现噪声净化，适用于生物医学信号、振动信号、语音信号等各种含噪信号的预处理。

功能特性

• 多尺度分析：支持自定义小波分解尺度（默认8层），全面捕捉信号的时频特征
• 自适应阈值：根据噪声标准差自动确定各尺度阈值，也可手动指定噪声水平
• 模极大值检测：精确识别各尺度下的小波系数模极大值位置与幅度
• 智能去噪：基于模极大值传播特性区分信号与噪声成分
• 可视化分析：提供模极大值分布、去噪效果对比等多种分析图表
• 性能评估：自动计算信噪比改善指标和重构误差分析报告

使用方法

基本调用方式

% 最简单调用（使用默认参数） cleaned_signal = main();

% 指定输入信号文件 cleaned_signal = main('input_data.mat');

% 完整参数设置 cleaned_signal = main('signal_data.csv', 'wavelet', 'db6', 'level', 10, 'noise_std', 0.1);

参数说明

• 输入信号：支持.mat文件、CSV格式或直接输入向量数组
• 小波基函数（可选）：指定小波类型，如'db4'、'sym8'等，默认'db4'
• 分解尺度数（可选）：设置分解层数，默认8层
• 噪声标准差（可选）：手动指定或自动估算

输出结果

• 去噪后的信号序列（与原始信号等长）
• 各尺度模极大值分布图谱
• 去噪前后信号对比可视化
• 信噪比提升值（SNR improvement）
• 重构误差分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，包括信号读入与预处理、小波多尺度分解执行、模极大值点检测与筛选、去噪阈值自适应计算、信号重构与误差分析等关键功能模块，并负责生成完整的可视化分析结果和性能评估报告。