基于Donoho软阈值算法的MATLAB自适应小波去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现二维信号的自适应小波去噪，通过多层小波分解、Donoho软阈值处理和分层参数优化，有效去除噪声并保留信号细节。支持自定义小波基函数和分解层数，适用于图像处理等领域。

详 情 说 明

基于Donoho软阈值算法的二维小波自适应去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个用于二维信号（如图像数据）自适应去噪处理的系统。系统通过多层二维离散小波分解（2D DWT），结合Donoho软阈值算法，对不同分解层采用自适应的阈值参数进行处理，最终重构出去噪后的信号。该方法在有效去除噪声的同时，能够较好地保留原始信号的重要特征信息。

功能特性

• 多层小波分解：支持对输入二维信号进行指定层数的离散小波分解。
• 自适应阈值处理：基于Donoho软阈值理论，为不同分解层自动计算并应用不同的阈值参数。
• 灵活参数配置：允许用户选择小波基类型（如'db4'、'haar'等）、分解层数及噪声估计参数。
• 结果可视化：提供各层小波分解系数、阈值处理前后对比等可视化输出。
• 性能评估：自动计算PSNR、SNR等指标，量化评估去噪效果。
• 阈值报告：生成各层使用的具体阈值参数报告。

使用方法

1. 准备输入数据：将待去噪的二维矩阵数据（如512×512图像）准备好。
2. 设置处理参数：指定使用的小波基类型、分解层数等参数。
3. 运行去噪程序：执行主处理流程，系统将自动完成小波分解、阈值处理和信号重构。
4. 查看输出结果：获取去噪后的二维信号矩阵，并查看可视化结果和性能指标报告。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（用于部分图像处理功能）
• Signal Processing Toolbox（用于小波变换相关操作）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包含二维离散小波分解的多层执行、基于Donoho理论的自适应阈值计算、对小波系数的软阈值处理操作、信号重构功能、结果可视化生成以及去噪性能指标的计算与输出。