MATLAB同步压缩小波变换工具包

资 源 简 介

本MATLAB工具包实现同步压缩小波变换算法，改进传统小波变换的时频分析效果，提高精度与稳定性。支持用户自定义小波基函数，适用于信号处理与数据分析。

详 情 说 明

同步压缩小波工具包

项目介绍

本项目为MATLAB环境下的同步压缩小波变换（Synchronized Wavelet Transform）专用工具包。通过引入先进的同步压缩技术，改进了传统小波变换在时频分析中的能量聚集性，能够显著提升时频表示的精度与稳定性。工具包支持灵活配置小波基函数，适用于信号处理、机械故障诊断、医学影像分析等多种领域的数据处理与可视化需求。

功能特性

• 高精度时频分析：采用同步压缩算法，有效锐化时频分布，改善分辨率。
• 自定义小波基支持：允许用户选择或自定义小波基函数（如Daubechies、Meyer等）。
• 多维信号处理：支持一维时间序列与二维图像数据的同步压缩变换。
• 直观结果可视化：提供时频能量分布图、小波尺度分解图等多种可视化输出。
• 参数灵活配置：用户可调整变换尺度参数，满足不同应用场景的精细需求。

使用方法

1. 加载工具包：在MATLAB命令行中添加工具包路径。
2. 准备输入数据：载入待分析的一维信号或二维图像数据。
3. 设置参数：指定小波类型（如'db4'）和尺度参数范围。
4. 执行变换：调用核心函数进行计算，获得同步压缩小波系数矩阵。
5. 结果分析：利用内置绘图功能生成时频能量图，或进一步分析复数系数矩阵。

示例代码片段： % 加载示例信号 data = load('signal.mat'); % 设置Morlet小波，尺度参数为1:0.1:50 coeffs = swt_transform(data.signal, 'morl', 1:0.1:50); % 绘制时频能量分布 plot_tf_energy(coeffs);

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux或macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 依赖工具包：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为工具包的入口与调度核心，负责整合全部算法流程。其主要功能包括：初始化参数配置、校验输入数据的有效性、调用小波变换核心算法、执行同步压缩计算、管理结果数据的输出与缓存，并最终调度可视化模块生成标准图形化分析结果。用户通过调用该文件可实现从数据输入到结果展示的完整分析流程。