MATLAB小波包变换信号分析与功率谱特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用小波包变换将输入信号分解为多个频段，通过优化基函数提升分解效率，提取节点能量特征并计算功率谱，适用于多频段信号分析与频谱特征研究。

详 情 说 明

基于小波包变换的多频段信号特征提取与功率谱分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波包变换的信号分析系统，能够对输入的信号进行多频段分解，提取信号的特征向量并进行功率谱分析。系统通过优化的小波包基函数选择算法，实现了信号的高效频带分解，为信号处理、故障诊断、生物医学信号分析等领域提供了强有力的分析工具。

系统具备完整的信号处理流程：从信号输入、参数配置到特征提取、功率谱计算，最终生成详细的可视化结果和分析报告。

功能特性

• 多格式信号输入支持：支持.mat文件、CSV文件或直接数组输入两种信号
• 自适应小波包分解：支持多种小波基函数（如db4、sym8等）和可配置分解层数
• 智能特征提取：自动计算各频带节点能量，形成特征向量
• 功率谱密度分析：对每个频带进行功率谱计算，分析频率分布特性
• 能量归一化选项：可选择是否对能量特征进行归一化处理
• 多维度可视化：提供分解树结构、能量分布直方图、功率谱对比图等
• 结果导出功能：支持将分析结果导出至Excel或Mat文件

使用方法

基本操作流程

1. 信号输入：

- 准备两个待分析的信号数据文件（.mat或.csv格式） - 或直接在工作区准备信号数组

1. 参数设置：

- 设置采样频率（Hz） - 选择小波基函数类型（如db4、sym8等） - 指定分解层数（默认5层） - 选择是否启用能量归一化

1. 执行分析：

- 运行主程序，系统将自动完成信号分解、特征提取和功率谱计算

1. 结果查看与导出：

- 查看生成的可视化图表和分析报告 - 将结果导出为所需的文件格式

示例代码

% 基本使用示例 fs = 1000; % 采样频率1000Hz wavelet_name = 'db4'; % 使用db4小波基 level = 5; % 5层分解 normalize_energy = true; % 启用能量归一化

% 运行分析系统 run_main_analysis(fs, wavelet_name, level, normalize_energy);

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需的工具箱：

- Signal Processing Toolbox - Wavelet Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox（可选，用于高级分析）

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，实现了完整的信号分析流程。其主要能力包括：负责用户交互界面管理与参数配置，协调各功能模块的执行顺序，调用小波包分解算法进行多频段信号处理，组织特征向量提取与功率谱密度计算过程，生成多种可视化分析图表，并管理分析结果的输出与导出操作。该文件作为系统的中枢控制单元，确保了整个分析流程的连贯性与高效性。