整理好的能量熵的计算程序

资 源 简 介

整理好的能量熵的计算程序

详 情 说 明

能量熵计算是信号处理与机器学习结合的重要研究方向。本文将介绍一套完整的分析系统实现方案。

核心算法模块包含四大类机器学习方法：最小二乘法作为基础线性回归工具、SVM处理非线性分类问题、神经网络进行复杂模式识别、K近邻实现简单高效的分类。特别集成了Relief特征权重算法，用于评估各特征维度对分类的贡献度。

信号分析层面覆盖时频域全方位处理：时域分析提取幅值特征，频域分析捕捉周期性，倒谱域分析适用于卷积性信号，循环谱则擅长检测循环平稳特性。系统采用Matlab实现，设计了图形化交互界面提升操作便捷性。

特色功能包括小波复合分析模块，支持多分辨率分析和时频局部化处理。在测速算法方面，实现了基于迭代松弛优化的追踪测速算法，通过逐步逼近优化解来提高测量精度。整个系统将传统信号处理与现代机器学习有机结合，为能量熵分析提供了完整的技术解决方案。