MATLAB信号去噪：基于矩阵分段SVD的性能分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于分段奇异值分解的信号去噪算法，通过矩阵重构与截断SVD有效消除噪声。系统支持对去噪前后的信噪比等指标进行量化评估，为信号处理研究提供实用工具。

详 情 说 明

基于矩阵分段SVD的信号去噪性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于奇异值分解（SVD）的信号去噪算法。核心创新在于将原始一维信号数据按行均匀分段重构为矩阵，通过SVD分解后选取前k个主要奇异值进行信号重构，有效分离信号与噪声成分。系统提供完整的去噪性能评估框架，包括信噪比（SNR）和均方误差（MSE）量化分析，以及去噪效果的可视化展示。

功能特性

• 智能矩阵构造：采用按行均匀分段技术，将一维时间序列智能重组为二维矩阵
• SVD去噪核心算法：基于奇异值分解的秩约简重构，支持两种去噪强度参数设置：

- 直接指定保留奇异值数量k - 按能量百分比阈值自动确定k值

• 多维度质量评估：提供信噪比（SNR）和均方误差（MSE）双指标量化对比
• 全面可视化输出：生成原始信号、去噪信号和噪声成分的叠加对比图
• 多格式数据支持：兼容.txt、.csv、.mat等多种信号数据格式

使用方法

1. 准备输入数据：确保原始信号数据为规范的一维时间序列格式
2. 设置算法参数：

- 分段参数：指定每段长度或分段数量 - 去噪强度：选择保留奇异值数量或能量百分比阈值

1. 执行去噪分析：运行主程序完成信号处理和性能评估
2. 查看输出结果：

- 去噪后的信号数据（一维数组，与输入同维度） - 质量评估报告（包含SNR/MSE对比表） - 信号对比可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于基础信号操作）
• 足够内存容量（处理长信号时建议≥8GB）

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心功能逻辑，包括：信号数据的读取与格式校验、矩阵分段构造算法的执行、奇异值分解与重构的完整流程、去噪质量的定量评估计算，以及结果数据的多维可视化输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的有序运作，确保从参数输入到结果生成的全链路处理。