MATLAB提供了多种滤波方法用于信号和图像处理。以下是7种常用滤波方法的简介：1.均值滤波：通过计算邻域像素的平均值来平滑图像，适用于去除轻微噪声，但可能导致边缘模糊。2.中值滤波：用邻域像素的中值替代中心像素值，对椒盐噪声特别有效，能较好保持边缘信息。3.高斯滤波：使用高斯函数作为权重进行加权平均，能有效抑制高斯噪声，保持较好的边缘特性。4.维纳滤波：基于统计方法的最优线性滤波器，在已知信号和噪声频谱的情况下效果最佳。5.自适应滤波：根据局部图像特性自动调整滤波参数，能在去噪的同时更好保持细节。6.双边滤波：同时考虑空间距离和像素值相似性的非线性滤波，能有效平滑图像同时保持边缘。7.小波阈值滤波：基于小波变换的滤波方法，通过阈值处理小波系数来去除噪声，适用于多种噪声类型。这些滤波方法在MATLAB中都有相应的函数实现，用户可以根据具体应用场景选择合适的滤波方式。
