本文介绍了如何在Matlab GUI环境中实现小波、中值、维纳及频域滤波算法，用于图像噪声去除和信号增强。小波滤波通过多尺度分析分解图像，中值滤波擅长消除椒盐噪声，维纳滤波利用统计原理最小化图像误差，频域滤波则通过傅里叶变换进行线性滤波。
基于Matlab GUI的小波、中值、维纳及频域滤波算法
本文将介绍基于Matlab GUI的小波、中值、维纳及频域滤波算法。这些滤波算法常用于处理数字信号和图像，能够有效地去除噪声、增强信号。
一、小波滤波
小波变换是一种多尺度分析方法，它可以把信号或图像分解成不同尺度的低频和高频分量。在实际应用中，通常只保留一部分高频分量，然后将其与低频分量合并，从而达到滤波的效果。
下面是基于Matlab GUI的小波滤波源代码：
function [output] = wavelet_filter(input, level)
[c, l
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