Mtlabl的去噪实现

资 源 简 介

Mtlabl的去噪实现

详 情 说 明

在Matlab中实现信号去噪是数字信号处理领域的重要应用，主要包含以下几种典型方法：

仿真信号建立：首先需要构造含噪信号作为处理对象，通常通过叠加高斯白噪声或特定干扰模式到原始信号中，为后续去噪算法提供测试基准。

EEMD去噪（去噪1）：集合经验模态分解通过噪声辅助分析，将信号分解为多个IMF分量，根据噪声能量分布特性剔除高频噪声主导的IMF，重构后实现自适应去噪。

形态滤波（去噪2）：基于数学形态学的膨胀、腐蚀运算组合，通过设计结构元素尺寸匹配噪声特征，有效抑制脉冲噪声或局部畸变，尤其适用于非平稳信号。

小波阈值去噪（去噪3）：核心步骤包括小波分解、系数阈值处理和重构。全局阈值策略通过统计分析确定阈值大小，软阈值收缩减小系数幅值保留连续性，硬阈值直接截断小幅系数更利于突变成分保留。

实际去噪（去噪4）：需结合具体场景调整参数，如生理信号侧重保真度，工业振动信号可能优先降噪强度。通常需要联合时频分析评估去噪效果，避免过度平滑导致特征丢失。