MATLAB小波包分析工具：信号频带能量特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于小波包分解的信号频带能量分析，支持多层信号分解、频带能量计算和分解树可视化。可精准量化信号在不同频率段的能量分布特征，适用于生物医学信号处理、机械故障诊断等领域的特征提取需求。

详 情 说 明

基于小波包分解的信号频带能量分析与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的信号频带能量分析与特征提取系统，核心基于小波包分解算法。系统能够将原始信号按频率成分进行精细划分，量化各频带的能量分布，并提供直观的可视化分析结果，适用于振动分析、生物医学信号处理、语音识别等多个领域的信号特征提取需求。

功能特性

• 多层小波包分解：实现信号的多层分解，将原始信号按频率成分精细划分到不同频带
• 频带能量计算：精确计算各频带的小波包系数能量分布，量化信号在不同频率段的能量集中程度
• 分解树可视化：提供小波包分解树结构可视化功能，清晰展示信号的频带划分层次
• 能量分布图谱：生成直观的能量分布图谱，显示各频带能量占比情况
• 多小波基支持：支持多种小波基函数选择（如db4、sym8等），适应不同类型信号的分析需求

使用方法

输入参数

1. 信号数据：支持.mat文件、txt文本或直接数组输入的一维时序信号
2. 小波基类型：指定小波基函数（如'db4'、'sym8'，默认使用db4）
3. 分解层数：设置分解层数（通常3-8层）
4. 采样频率：提供信号采样频率用于频带范围标注

输出结果

• 小波包分解树结构数据及各节点系数矩阵
• 各频带能量分布数值数组
• 能量占比统计表（显示每个频带的相对能量百分比）
• 分解结果可视化图形（原始信号、分解系数、能量分布图）
• 分析报告文本（包含主要频带能量特征摘要）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号数据的读取与预处理、小波包分解算法的执行、各频带能量特征的计算与统计、分解结果的可视化图形生成以及分析报告的自动输出。该文件整合了所有关键模块，提供完整的信号分析流程，用户可通过调整输入参数来满足不同的分析需求。