MATLAB小波包分解能量特征向量自动提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于小波包分解实现多维信号能量特征向量的自动提取。系统通过构建完整的小波包分解树，计算各节点能量值，并按特定顺序生成特征向量，适用于信号分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于小波包分解的多维信号能量特征向量提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波包分解的信号能量特征向量自动提取系统。系统通过对输入信号进行完整的小波包分解，构建分解树结构，计算每个节点的能量值，并按特定顺序组合成表征信号特征的能量向量。该系统适用于一维及多维时序信号分析，为模式识别、故障诊断和生物信号处理等领域提供有效的特征提取工具。

功能特性

• 多格式支持：支持.mat、.txt、.csv等多种格式的信号数据输入
• 灵活参数配置：可自定义小波基函数（如'db4'、'sym8'等）和分解层数（通常3-8层）
• 能量归一化选项：提供能量归一化处理功能，增强特征可比性
• 多维信号处理：兼容一维及多维时序信号的能量特征提取
• 可视化输出：生成节点能量分布图谱，直观展示能量分布特征
• 详细报告生成：自动生成特征提取过程报告，包含参数设置和计算统计信息

使用方法

1. 准备输入信号：确保信号数据为.mat、.txt或.csv格式的时序数据
2. 设置参数：

- 选择小波基函数（如'db4'、'sym8'等） - 指定分解层数（推荐3-8层） - 设置能量归一化选项（true/false）

1. 运行程序：执行主程序开始特征提取过程
2. 获取结果：

- 小波包能量特征向量（数值数组） - 小波包分解树结构信息 - 各节点能量分布图谱 - 特征提取过程报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括信号数据读取与预处理、小波包分解树的构建与遍历、节点能量值的计算与排序、特征向量的组合与输出，以及能量分布可视化图谱的生成和提取过程报告的创建。该文件实现了从信号输入到特征输出的完整流程，确保用户通过简单配置即可获得标准化的能量特征向量。