基于最小熵解卷积的冲击信号提取分析MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现了一个基于最小熵解卷积(MED)的自适应信号处理系统，可有效从含噪混合信号中提取冲击成分。通过信号预处理和MED滤波器设计，实现冲击特征增强与优化分析，适用于机械故障诊断等场景。

详 情 说 明

基于最小熵解卷积的冲击信号提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于最小熵解卷积（Minimum Entropy Deconvolution, MED）的自适应信号处理系统。该系统能够从带有噪声的混合信号中有效提取冲击成分，通过最小化输出信号的熵值来优化滤波器设计。系统特别适用于机械故障诊断、地震信号处理等需要提取瞬态冲击特征的应用场景。

功能特性

• 信号预处理：支持多种格式的输入信号数据（.mat、.csv、.txt）
• 自适应MED滤波器设计：基于熵最小化原理自动优化滤波器系数
• 冲击成分提取：有效分离混合信号中的冲击成分
• 信号重构与分析：提供原始信号与提取信号的对比分析
• 性能评估：量化分析信噪比改善程度、冲击特征强度等指标
• 可视化输出：生成熵值变化曲线、收敛过程监控图等分析图表

使用方法

1. 准备输入数据：准备一维时间序列数据文件（支持.mat、.csv或.txt格式）
2. 设置参数：

- 信号采样频率（标量数值） - 滤波器长度参数（整数，通常为50-200点） - 迭代次数设置（整数，默认100次） - 收敛阈值（小数，默认1e-6）

1. 运行系统：执行主程序开始冲击信号提取过程
2. 分析结果：查看输出的滤波器系数、提取的冲击信号、性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 足够的内存空间处理信号数据（建议≥4GB）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了完整的信号分析与冲击提取功能。其主要能力包括：执行信号数据的读取与预处理，进行最小熵解卷积滤波器的自适应设计与优化迭代，完成冲击信号成分的分离提取，实现滤波后信号的重构与质量评估，生成包括熵值变化和收敛过程的监控图表，并输出详细的性能指标分析报告。该文件作为系统的中央控制器，协调各算法模块有序工作，确保整个处理流程的完整性与准确性。