基于小波包变换的双信号特征向量与功率谱分析MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现小波包多尺度分解与重构算法，计算两个输入信号的时频特征向量和功率谱分布，提取频域差异特征，并自动生成可视化分析报告与频谱对比图，适用于信号处理与模式识别研究。

详 情 说 明

基于小波包变换的双信号特征向量与功率谱分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波包变换的双信号分析系统，能够对两路时域信号进行深入的频域分析与特征提取。系统集成了小波包多尺度分解与重构算法，通过功率谱密度估计和特征向量提取技术，全面分析信号的时频特性，并生成可视化分析报告，用于比较两个信号在频域上的差异特征。

功能特性

• 多尺度分解与重构：实现小波包分解算法，支持4-8层多分辨率频带划分
• 时频特征提取：计算双输入信号的时频特征向量矩阵
• 功率谱分析：采用Welch方法估计各频率成分的功率谱密度分布
• 频域差异比较：量化分析两个信号在频域上的差异性
• 可视化报告：生成多种图表和对比分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备双通道时域信号数据（.mat或.csv格式），确保信号长度一致并标注采样率
2. 参数设置：选择小波基函数（如db4、sym8等），设置分解层数（4-8层）和频谱分析参数
3. 运行分析：执行主程序开始信号分析
4. 查看结果：查看生成的特征向量矩阵、功率谱分析结果和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：至少8GB RAM（建议16GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号加载与预处理、小波包分解与重构、特征向量计算、功率谱密度估计、频域差异分析和结果可视化。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块的执行流程，完成从原始信号输入到最终分析报告生成的全过程处理。