MATLAB小波分析工具箱：信号去噪与增强综合解决方案

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了小波变换的信号处理功能，包含多种小波滤波器设计（如db4、sym8、haar）、去噪方法（阈值技术、自适应优化）和信号增强（系数处理、多分辨率分析），适用于信号处理教学与工程应用。

详 情 说 明

基于小波变换的信号去噪与增强综合案例研究程序

项目介绍

本项目是一个基于小波变换的信号处理综合案例研究程序，实现了信号去噪与增强的完整解决方案。通过多种小波基函数和去噪方法的组合，为用户提供灵活、高效的信号处理工具，适用于生物医学信号、语音信号、振动信号等多种时序数据的分析与处理。

功能特性

• 多种小波滤波器设计：支持db4、sym8、haar等多种常用小波基函数
• 完整的去噪方法：提供阈值去噪、软阈值、硬阈值、自适应阈值等多种去噪策略
• 信号增强功能：包含小波系数增强和多分辨率分析等增强技术
• 全面的小波变换实现：涵盖连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)
• 丰富的可视化分析：提供原始信号与处理结果的对比展示界面

使用方法

1. 输入信号配置：支持.mat文件、txt文本数据或直接输入数组格式的一维时序信号
2. 参数设置：指定信号采样频率、选择小波基函数类型、配置去噪阈值参数（支持全局或分层阈值）
3. 增强参数调整：根据需要设置小波系数增强的相关参数
4. 执行处理：运行程序完成信号去噪与增强处理
5. 结果分析：查看输出的去噪信号、增强信号、小波分解系数及相关可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox
• 至少4GB内存（处理大信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块，实现了信号数据的读取与预处理、小波变换的初始化与执行、多种去噪算法的调用与参数控制、信号增强处理的核心逻辑、处理结果的可视化展示以及性能指标的量化分析。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保信号处理流程的完整执行。