MATLAB实现基于小波熵与小波包分解的脑电信号自适应分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套脑电信号特征分析系统，通过小波包分解实现多分辨率信号处理，结合小波熵量化信号复杂度，自动适配不同脑电信号特征，并提供可视化分析结果，适用于神经科学研究和临床脑电分析。

详 情 说 明

基于小波熵与小波包分解的脑电信号特征自适应分析系统

项目介绍

本项目实现了一个针对脑电信号（EEG）的特征自适应分析系统。系统集成了多分辨率小波分解、小波熵计算和小波包分解等技术，能够自动、精确地提取脑电信号在不同频带上的特征，并对信号的复杂度与不规则性进行量化分析。该系统为脑电信号处理与模式识别研究提供了有效的工具。

功能特性

• 多分辨率分析：实现信号的多层小波分解，提取不同尺度下的频带特征。
• 复杂度量化：计算各分解层的小波熵，量化信号的复杂度和不规则性。
• 精细频带划分：采用小波包分解技术，进行比传统小波分解更精细、更自适应的频带划分，获取更丰富的特征信息。
• 自适应分析：系统参数可根据不同类型脑电信号的特点进行调整，实现自适应的特征分析流程。
• 结果可视化与导出：提供丰富的可视化图表（如时频图谱、熵值曲线、能量谱图）和分析结果统计报表，并支持特征参数的导出。

使用方法

1. 准备输入数据：准备脑电信号时间序列数据文件（支持.edf, .mat, .txt格式）。
2. 设置分析参数：运行主程序，根据提示或配置文件设置参数：

* 信号采样频率（默认1000 Hz） * 小波基函数（如 db4, sym8 等） * 分解层数（通常建议4-8层） * 信号预处理选项（如滤波、去噪等）

1. 执行分析：系统将自动完成信号加载、预处理、特征提取与分析过程。
2. 查看与导出结果：分析完成后，系统将显示可视化结果并生成特征参数报表，用户可选择导出所需数据。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要能力包括：协调整个分析任务的执行顺序，调用各功能模块完成信号读取与参数配置、数据预处理、小波与小波包分解、熵值与能量特征的计算，并最终驱动结果可视化模块的显示与特征数据的导出功能。