MATLAB小波包变换特征提取工具包

资 源 简 介

本MATLAB工具实现信号的小波包分解与重构，支持自定义小波基和分解层数，自动计算能量、熵值等特征参数，集成可视化分解树和特征对比功能，适用于信号分析与模式识别。

详 情 说 明

基于小波包变换的特征参数提取系统

项目介绍

本项目是一个专注于信号多尺度分析与特征提取的MATLAB工具。系统通过小波包分解算法，将非平稳信号在时频域进行精细划分，并提取各子带的能量、熵值等统计特征，形成可用于模式识别、故障诊断或信号分类的特征参数集。支持用户灵活配置分解参数与特征类型，适用于生物医学信号、振动分析、语音处理等多种时序数据分析场景。

功能特性

• 信号自适应分解：支持自定义小波基函数（如db4、sym5等）与分解层数（通常3-8层），实现信号的多尺度小波包分解
• 多类型特征提取：提供节点能量、信息熵（Shannon熵、对数熵等）及混合特征的计算与输出
• 可视化分析：生成小波包分解树结构图、各节点重构信号波形、特征分布直方图等图形化结果
• 特征评估：输出特征参数矩阵，并提供特征重要性排序报告，辅助用户进行特征筛选
• 格式兼容：支持.mat、.csv、.txt格式的一维时序信号数据输入

使用方法

1. 数据准备：将待分析的一维信号保存为.mat、.csv或.txt格式，确保数据为单列时序信号
2. 参数设置：在main.m中修改以下参数：

- filePath：信号文件路径 - waveletName：小波基函数（默认'db4'） - level：分解层数（建议3-8） - featureType：特征类型（'energy'、'entropy'或'hybrid'）

1. 运行程序：执行main.m，系统将自动完成分解、特征提取与结果输出
2. 结果获取：在输出目录查看特征矩阵、重要性报告及可视化图形

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（处理长信号或高分解层数时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了信号读取与预处理、小波包分解树构建、节点系数重构、特征参数计算、结果可视化与导出等核心流程。其通过调用内部函数实现信号的多尺度分解，计算每个节点的能量或熵值特征，形成特征向量，并生成分解结构图与特征分析图表，最终将特征矩阵与排序报告输出至指定文件。