基于小波变换的MATLAB信号处理与传感器故障检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现小波信号分解、去噪与特征分析，有效提升信号质量并检测传感器故障。系统支持多类型信号输入，通过阈值去噪和小波系数分析识别故障模式，适用于工业监控与数据分析场景。

详 情 说 明

基于小波变换的信号处理与传感器故障检测系统

项目介绍

本项目是一个集成小波变换技术的信号处理与传感器故障检测系统。系统能够对各类传感器采集的原始信号进行多分辨率分析，通过小波分解、阈值去噪和特征提取，有效提升信号质量并准确识别传感器故障模式。适用于工业监测、设备诊断等领域需要信号降噪和状态评估的场景。

功能特性

• 多格式信号输入：支持.mat、.txt、.csv格式的原始时间序列数据
• 灵活小波基选择：提供db4、sym8等多种小波基函数选项
• 自适应阈值去噪：具备自动阈值计算功能，也可手动设置阈值参数
• 多维度故障检测：基于小波系数特征分析，可识别多种故障模式
• 直观可视化输出：生成信号对比图、小波分解系数图和故障报告
• 量化效果评估：提供信噪比、均方误差等客观评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：将原始信号数据文件放置于指定目录
2. 设置处理参数：

- 指定采样频率（单位Hz） - 选择小波基函数类型 - 根据需要调整去噪阈值和故障检测灵敏度

1. 执行处理程序：运行主程序开始信号分析
2. 查看输出结果：

- 可视化图形结果将自动显示 - 数值结果保存至输出文件 - 故障检测报告提供详细诊断信息

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、小波分析工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据文件时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号数据读取与格式解析、小波分解层数自动确定、多尺度小波系数计算、基于阈值准则的噪声滤除、信号重构与质量评估指标计算，同时集成了故障特征提取算法和模式识别逻辑，最终完成处理结果的可视化展示与分析报告生成。