MATLAB实现基于阈值自适应的小波降噪算法

资 源 简 介

该项目提供MATLAB实现的基于自适应阈值的小波降噪方法，通过对一维信号进行小波分解、噪声阈值计算和信号重构，有效去除噪声。代码结构清晰，注释详细，适合信号处理初学者学习小波降噪原理与实践应用。

详 情 说 明

基于阈值自适应的小波降噪入门实现

项目介绍

本项目是一个面向初学者的教学演示工具，实现了一种基于阈值自适应的小波降噪算法。该算法通过离散小波变换将含噪一维信号分解为不同频率的子带，根据噪声特性自适应计算阈值，并对细节系数进行阈值处理后重构信号，最终实现信号降噪。项目完整展示了从噪声估计、阈值计算到信号重构的全流程，适用于ECG信号、音频信号等一维信号处理场景。

功能特性

• 自适应阈值估计：根据信号噪声特性自动计算最优阈值
• 多重阈值选择：支持软阈值和硬阈值两种处理方式
• 可视化分析：提供小波分解系数和降噪效果对比图
• 性能评估：输出SNR信噪比改善量统计
• 灵活配置：可自定义小波基函数和分解层数

使用方法

1. 准备输入信号：准备待处理的含噪一维信号向量
2. 设置参数：

- 选择小波基函数（如'db4'、'sym8'） - 指定小波分解层数（推荐3-5层） - 选择阈值类型（软阈值/硬阈值）

1. 运行降噪：执行主程序完成信号降噪处理
2. 查看结果：获取去噪后的信号及可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）

文件说明

主程序文件完成了以下核心功能：实现了信号的离散小波分解与重构流程，包含了噪声水平的自动估计机制，提供了基于通用阈值原则的自适应阈值计算，支持可选的软硬阈值处理策略，生成了详细的分解系数可视化图形，完成了原信号与降噪结果的对比分析，并计算出信噪比的改善程度用于效果评估。