一维小波去噪程序

资 源 简 介

一维小波去噪程序

详 情 说 明

一维小波去噪是信号处理中常用的降噪技术，其核心思想是通过小波变换将信号分解到不同尺度，再对高频系数进行阈值处理以去除噪声。典型的去噪流程包含以下关键环节：

首先是小波基函数的选择。根据信号特性可选用Haar、Daubechies等具有紧支撑性的小波基，不同基函数对信号突变的捕捉能力会影响去噪效果。

其次是阈值策略，分为软阈值和硬阈值两种。硬阈值直接截断小于阈值的系数（置零），而软阈值还会将保留的系数向零收缩，后者能产生更平滑的结果但可能损失部分细节。

阈值计算方式通常有四种： 通用阈值（Universal）：基于噪声标准差和信号长度计算 无偏风险估计（SURE）：最小化Stein无偏风险 启发式阈值（Heuristic）：结合前两种方法的混合策略 极大极小阈值（Minimax）：考虑最坏情况下的性能优化

去噪效果评估常采用信噪比（SNR）和均方根误差（RMSE）指标，前者衡量噪声抑制程度，后者量化信号失真情况。实际应用中需通过对比不同参数组合的评估结果来选择最优方案。