matlab小波分析程序

资 源 简 介

matlab小波分析程序

详 情 说 明

MATLAB中的小波分析程序实现与应用

小波分析作为一种强大的时频分析工具，在MATLAB中可以通过Wavelet Toolbox高效实现。其核心思想是通过不同尺度的基函数对信号进行多分辨率分解，特别适用于非平稳信号的特征提取。

特征参数计算模块 程序可计算面积、周长、矩形度和伸长度等形态特征。其中矩形度反映目标与矩形的相似程度，伸长度描述物体的长宽比特性。这些特征通过小波分解后的子带信号进行量化，为后续分析提供数据支撑。

时延估计算法实现 广义互相关函数(GCC)模块采用PHAT加权法改进传统互相关，有效提升时延估计精度。程序将小波变换与GCC结合，首先对信号进行小波去噪，再通过相位变换处理，显著提高低信噪比环境下的时延测量性能。

时频分析算法集成 最小二乘法：用于小波系数回归分析，建立信号时频特征与目标参数的映射关系 SVM分类器：基于LibSVM实现对小波特征向量的模式识别 神经网络：设计BP网络结构处理小波包能量谱特征 K近邻算法：采用动态时间规整(DTW)距离度量时频特征相似度

该程序框架已成功应用于故障诊断、生物信号处理等领域，其模块化设计允许用户灵活替换特征提取层或分类器。通过调整小波基函数(如dbN、symN)和分解层数，可适配不同采样率和频率特性的信号分析需求。