基于MATLAB的小波变换信号降噪与重构系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现信号的多尺度小波分解、自适应阈值降噪与高精度重构。用户可灵活选择小波基函数与阈值方法，有效分离噪声并保留信号特征，适用于生物医学、通信等领域的信号处理需求。

详 情 说 明

基于小波变换的信号降噪与重构系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波变换的信号降噪与重构系统。系统通过多分辨率分析技术，对输入的时序信号进行多尺度分解，采用自适应阈值量化方法有效去除噪声，最终实现信号的高质量重构。该系统适用于音频信号处理、生物医学信号分析、机械振动监测等多个领域的噪声抑制任务。

功能特性

• 多尺度小波分解：采用Mallat算法实现信号的快速小波分解，支持自定义小波基函数和分解层数
• 自适应阈值降噪：提供VisuShrink和SureShrink两种阈值计算方法，支持软阈值和硬阈值量化处理
• 高精度信号重构：基于处理后的系数进行小波逆变换，确保信号重构的准确性和保真度
• 性能量化评估：计算信噪比改善指标，客观评估降噪效果
• 可视化分析：提供完整的信号处理过程可视化，包括原始信号、各层系数和重构信号的对比展示

使用方法

基本参数设置

% 输入信号（一维实数向量） signal = ...;

% 小波基类型（如'db4', 'sym8'） wavelet_type = 'db4';

% 分解层数（通常3-5层） level = 4;

% 阈值方法（'soft'或'hard'） threshold_method = 'soft';

执行降噪处理

系统将自动完成以下流程：

1. 对输入信号进行多尺度小波分解
2. 计算自适应阈值并对高频系数进行量化
3. 利用处理后的系数进行信号重构
4. 生成降噪效果评估指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 推荐内存：4GB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全部核心功能，包括信号的小波分解与重构算法实现、阈值计算与系数处理模块、降噪效果评估方法以及结果可视化组件。该文件通过模块化设计实现了完整的信号处理流水线，用户可通过调整输入参数灵活控制降噪过程的各个环节。