基于小波变换的MATLAB信号去噪系统

资 源 简 介

该项目是一个原创的完整信号去噪系统，提供多种小波基函数（如db4、sym8）选择，支持多级小波分解与重构，并集成软/硬阈值处理策略，适用于信号处理与噪声滤除应用。

详 情 说 明

基于小波变换的完整信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于离散小波变换的完整信号去噪处理系统。系统采用多分辨率分析技术，通过小波系数阈值收缩方法有效去除信号中的噪声，同时保留信号的重要特征。该系统集成了多种小波基函数、阈值处理策略和自适应阈值估计方法，为信号处理领域的研究和应用提供了强大的工具支撑。

功能特性

• 多种小波基函数支持：提供db4、sym8、haar等多种常用小波基函数选择
• 多级分解与重构：可实现灵活的多层次小波分解与精确重构
• 阈值处理策略：包含软阈值和硬阈值两种经典处理方法
• 自适应阈值估计：集成无偏风险估计、启发式阈值等智能估计方法
• 可视化分析：支持去噪前后信号对比、小波系数可视化展示
• 性能评估：提供信噪比、均方误差等量化指标计算
• 批量处理：具备高效处理多个信号文件的能力

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入信号文件（支持.mat、.txt、.csv格式）
2. 配置处理参数：小波类型、分解层数、阈值类型等
3. 执行信号去噪处理
4. 查看输出结果和性能指标
5. 保存去噪后的信号数据和分析图表

参数配置说明

• 小波类型：根据信号特性选择合适的小波基函数
• 分解层数：根据信号复杂程度设定分解层级
• 阈值类型：软阈值处理更平滑，硬阈值保持细节特征
• 阈值估计：自适应方法可根据信号特性自动优化阈值

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（处理大文件时建议8GB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所有核心处理能力，包括信号读取与预处理、小波变换分解、噪声阈值估计与系数处理、信号重构生成、结果可视化展示以及性能指标计算等功能模块。该文件作为整个系统的控制中心，协调各算法模块的协同工作，实现从原始信号输入到最终去噪结果输出的完整处理流程。