MATLAB小波分析信号能量特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现，通过小波分解对信号进行多尺度分析，提取各尺度能量特征，为模式识别任务提供高效的特征输入，适用于分类器训练与信号处理应用。

详 情 说 明

基于小波分析的模式识别信号能量特征提取系统

项目介绍

本项目针对模式识别任务中信号特征提取的需求，设计并实现了一种基于小波分解的信号能量特征提取方法。系统首先对输入的原始信号进行多尺度小波分解，然后计算各分解尺度下的能量分布特征，最终输出可用于分类器训练的特征向量。该系统适用于各类时变信号（如语音、振动、生物医学信号等）的分析，能有效提取信号的时频局部特征，为模式识别提供稳定的特征输入。

功能特性

• 多尺度小波分解：支持多种小波基函数和自定义分解层数
• 能量特征提取：自动计算各分解尺度的能量分布特征
• 特征后处理：提供特征向量降维与标准化处理功能
• 可视化支持：可生成能量分布图表辅助分析
• 多格式输入：支持.mat、.txt及数组等多种数据输入格式
• 参数可配置：小波基函数、分解层数、预处理参数均可自定义

使用方法

1. 准备信号数据：将原始信号数据保存为.mat、.txt格式或直接准备数组数据
2. 设置参数：配置小波基函数（如'db4'、'sym5'）、分解层数（通常3-8层）等参数
3. 运行系统：执行主程序开始特征提取流程
4. 获取结果：系统将输出小波分解系数、能量特征向量及标准化后的特征向量
5. 可视化分析：可选生成能量分布可视化图表用于结果分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型信号数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括信号数据的读取与预处理、小波分解参数的配置与验证、多尺度小波分解的执行、各尺度能量特征的计算、特征向量的标准化处理以及结果的可视化输出。该文件通过模块化设计实现了完整的特征提取流水线，用户可通过修改输入参数适配不同的信号处理需求。