MATLAB小波包信号噪声抑制系统：多尺度分析与阈值去噪

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台实现小波包变换信号去噪系统，通过多尺度分解、自适应阈值处理和信号重构，有效分离噪声与有用信号。支持db系列小波基选择，适用于生物医学、通信等领域的信号增强应用。

详 情 说 明

基于小波包变换的信号噪声抑制系统

项目介绍

本项目是一个利用小波包分解（Wavelet Packet Decomposition, WPD）技术的信号降噪系统。通过对含噪声信号进行多尺度分析，系统能够有效识别并消除噪声成分，最终重构得到干净的信号。该系统支持多种小波基函数选择和阈值规则的自定义配置，适用于音频、生物信号、振动数据等多种类型信号的消噪处理。

功能特性

• 多尺度分析：采用小波包分解技术，提供比传统小波变换更精细的信号分析能力
• 灵活配置：支持多种小波基函数（如db4、sym8等）和阈值规则（软阈值/硬阈值）
• 多格式支持：可处理.txt、.mat、.csv等多种格式的一维时间序列信号
• 效果评估：自动计算消噪前后的信噪比、均方根误差等关键指标
• 可视化展示：生成消噪前后信号的时域波形对比图

使用方法

1. 准备输入信号：将含噪声的一维时间序列信号保存为.txt、.mat或.csv格式
2. 设置参数：根据需要选择小波基类型、分解层数、阈值规则等参数
3. 运行系统：执行主程序开始信号消噪处理
4. 查看结果：系统将输出消噪后的信号数据、对比图像和评估指标报告

系统要求

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

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括信号读取与预处理、小波包分解参数配置、噪声阈值估计与处理、信号重构以及降噪效果评估等完整流程。该文件能够根据用户输入的参数自动完成整个消噪过程，并输出相应的处理结果和性能指标。