基于MATLAB的小波变换特征矩计算与分析系统

资 源 简 介

本项目实现小波矩的完整计算流程，包含信号预处理、小波分解、特征矩提取和可视化分析功能。支持一维/二维小波变换，提供多种小波基函数选择，适用于信号特征分析与模式识别场景。

详 情 说 明

基于小波变换的特征矩计算与分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的小波矩（Wavelet Moments）计算与分析系统，通过小波变换算法进行多尺度特征提取。系统集成了信号预处理、小波分解、特征矩提取和可视化分析四大核心模块，特别适用于图像处理、信号特征提取和非平稳信号分析等场景。采用矩阵特征值分解技术确保特征矩计算的精确性和稳定性。

功能特性

• 多维度支持：同时支持一维信号（如ECG、音频）和二维数据（灰度图像）的小波变换分析
• 灵活配置：用户可自定义小波基函数（db4、sym8等）、分解层数和矩的阶数等关键参数
• 全面可视化：提供小波分解系数图、特征矩分布图等多维度图形输出
• 专业分析：自动生成特征矩统计报告，包括均值、方差等统计特性和稳定性分析

使用方法

1. 数据准备：准备待分析的一维信号向量或二维图像文件
2. 参数设置：根据需求选择小波基类型、分解层数等参数
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成计算流程
4. 结果获取：查看数值结果（特征值矩阵）、可视化图表和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理功能所需）
• Signal Processing Toolbox（信号处理功能所需）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，承担着以下主要功能：协调整个特征矩计算流程的调度与控制，实现信号或图像数据的预处理与参数配置，执行小波分解与多尺度特征提取的核心算法，完成特征矩的数值计算与稳定性分析，并生成相应的可视化图表和分析报告输出。