MATLAB自适应频域滤波信号降噪系统

资 源 简 介

本项目实现了一种基于MATLAB的自适应频域滤波降噪算法，可智能识别并滤除高斯噪声、脉冲噪声等多种噪声类型。通过频域分析与时域修复技术，在保留信号关键特征的同时实现高效噪声抑制，适用于生物医学、通信等领域的信号处理任务。

详 情 说 明

基于自适应频域滤波的信号降噪系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个智能噪声去除函数，能够自适应识别信号中的噪声成分并进行有效滤除。系统采用频域分析和时域修复相结合的技术路线，支持处理多种常见噪声类型（如高斯噪声、脉冲噪声等），在最大限度保留原始信号特征的前提下实现高效降噪。该系统适用于音频信号、生物医学信号和传感器数据等多种应用场景。

功能特性

• 自适应噪声识别：智能分析信号特征，自动识别噪声类型和强度
• 多噪声类型支持：可处理高斯噪声、脉冲噪声等多种常见噪声
• 混合降噪技术：结合快速傅里叶变换、小波阈值去噪和自适应滤波算法
• 完整分析报告：提供噪声功率谱、信噪比改善程度等详细指标
• 可视化展示：生成原始信号与降噪信号的时频域对比图
• 多格式支持：接受.mat文件、txt文本或直接数组输入

使用方法

输入参数

• 信号数据：包含噪声的一维时间序列数据（支持.mat文件、txt文本或直接数组）
• 噪声类型：可选的噪声类型参数（字符串标识），如不指定则自动识别
• 采样率：信号采样率（标量数值）

输出结果

• 纯净信号：降噪后的信号数据（与输入同维度的数组）
• 分析报告：包含噪声功率谱、信噪比改善程度等指标的结构体
• 对比图像：原始信号与降噪信号的时频域对比可视化图

基础调用示例

% 从文件加载含噪信号 [clean_signal, report, figures] = main('noisy_signal.mat', 1000);

% 直接输入数组数据 [clean_signal, report, figures] = main(noisy_data, 采样率, 'gaussian');

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少 4GB 内存（建议 8GB 或以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号数据的读取与预处理、噪声特征的自动分析与识别、基于频域变换的自适应滤波处理、时域信号的修复与重构、降噪效果的量化评估与报告生成，以及处理结果的可视化展示功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各个算法模块的协同工作，完成从噪声信号输入到纯净信号输出的完整处理链。