基于Matlab的小波去噪仿真

资 源 简 介

基于Matlab的小波去噪仿真

详 情 说 明

小波去噪是信号处理中常用的降噪技术，通过小波变换将信号分解到不同尺度，并根据阈值规则处理小波系数以达到去噪目的。在Matlab仿真过程中，信噪比(SNR)出现负值以及均方根误差(RMSE)较大的问题可能由以下原因导致：

信号与噪声能量关系 信噪比为负说明噪声能量可能超过了原始信号能量，这可能是因为仿真时人为添加的噪声强度过高，或原始信号本身能量较弱。需要检查噪声方差与信号幅值的比例设置是否合理。

阈值选择与算法差异 软阈值和硬阈值处理对小波系数的收缩方式不同： 硬阈值直接截断小系数，可能丢失部分有效信号 软阈值平滑收缩，但可能过度衰减系数 改良的折衷法虽结合两者优点，但其权重参数需通过实验调整。若阈值过大或折衷系数不合理，可能导致有效信号被误删。

小波基与分解层数影响 不同小波基（如db4、sym8）的时频特性会影响去噪效果。分解层数过多可能引入伪影，过少则无法充分分离噪声。建议尝试调整小波函数或减少分解层数。

评价指标计算误差 检查信噪比和RMSE的公式实现是否正确。例如： SNR计算时需确保分子（原始信号功率）与分母（噪声功率）定义一致 RMSE计算前需对齐去噪信号与原始信号的长度

改进方向：可尝试通过调整噪声水平、对比不同小波基、优化折衷法的权重参数来观察指标变化。此外，建议绘制去噪前后的时频图，直观分析信号特征的保留情况。