MATLAB小波包信号能量特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于6层小波包分解的信号能量特征提取，可将信号分解至不同频带并计算能量分布，支持结果可视化，适用于信号频域分析。代码结构清晰，便于使用和扩展。

详 情 说 明

基于小波包6层分解的信号能量特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现信号的小波包能量分解功能，支持6层深度的小波包分解，能够将输入信号分解为不同频带的子信号，并计算各频带的能量分布。系统提供直观的能量分布可视化功能，便于分析信号的频域特征。项目代码结构清晰，注释详细，可作为小波能量分解相关算法的参考实现。

功能特性

• 6层小波包分解：采用6层深度的小波包分解算法，实现信号的精细频带划分
• 多小波基支持：支持多种小波基函数（默认使用db4小波）
• 能量特征提取：计算各频带的能量分布和能量占比统计
• 可视化分析：提供小波包分解树结构图和能量分布柱状图
• 参数可配置：支持自定义信号采样频率和小波基函数类型

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入信号数据（一维时间序列信号向量）
2. 设置相关参数（可选）：

- 小波基函数类型（默认：'db4'） - 信号采样频率（根据实际信号设置）

1. 运行主程序进行小波包分解和能量分析
2. 查看输出结果：

- 各节点小波包系数矩阵 - 各频带能量分布向量 - 能量占比统计表 - 分解树结构图和能量分布可视化图

参数配置示例

% 设置小波基函数（可选，默认db4） wavelet_name = 'db4';

% 设置采样频率（根据实际信号设置） fs = 1000; % 示例采样频率为1000Hz

% 设置分解层数（固定为6层） level = 6;

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：

- Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱） - Wavelet Toolbox（小波分析工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号的小波包分解处理、能量特征计算以及结果可视化。具体而言，该文件完成了输入信号的加载与参数配置，执行6层小波包分解算法以获取各频带子信号，计算每个频带的能量分布并生成能量占比统计，同时绘制分解树结构图和能量分布柱状图用于直观展示分析结果。