MATLAB小波变换信号分析与故障检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB小波变换技术，实现信号多尺度分解、噪声抑制与传感器故障检测。系统自适应分析信号频率特征，有效识别异常模式，支持去噪重构，适用于工业监测和生物医学信号处理。

详 情 说 明

基于小波变换的多功能信号分析与故障检测系统

项目介绍

本项目是一个基于小波变换技术的专业信号分析工具，专注于信号的多尺度分解、噪声抑制和传感器故障检测。系统通过小波多分辨率分析技术，能够自适应地提取信号在不同频率尺度下的特征成分，有效识别异常模式并进行信号重构。适用于工业设备监测、生物医学信号处理、机械振动分析等多种场景。

功能特性

• 多尺度信号分解：采用小波多分辨率分析（MRA）技术，将信号分解为不同频率层次的近似系数与细节系数
• 自适应噪声抑制：支持软阈值和硬阈值去噪算法，有效分离信号与噪声成分
• 智能故障检测：基于小波系数的统计特征提取，实现异常模式的自动识别与定位
• 可视化分析：提供原始信号与去噪信号对比、小波系数能量分布等多维度图表展示
• 参数灵活配置：用户可自定义小波基类型（如db4、sym8等）、分解层数和阈值规则

使用方法

1. 准备输入数据：将待分析的一维时间序列信号（如传感器采集的电压、电流、温度、振动数据）导入系统
2. 设置分析参数：

- 选择小波基函数类型（默认db4） - 指定分解层数（建议5-8层） - 配置阈值规则（软阈值/硬阈值）

1. 执行分析流程：运行主程序完成信号分解、去噪处理和故障检测
2. 查看输出结果：

- 各层小波系数（近似系数与细节系数） - 去噪后的重构信号数据 - 故障检测报告（异常时间点定位、故障强度指标） - 多维度可视化分析图表

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04+，macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2018b及以上版本
• 内存需求：最低4GB RAM（推荐8GB以上用于处理长序列信号）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了信号数据的导入与预处理、小波多分辨率分解的自动执行、基于阈值规则的噪声抑制处理、故障特征的智能识别与定位，以及分析结果的可视化图表生成功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，确保从原始信号输入到最终报告输出的完整分析链路高效运行。