基于离散小波变换的多尺度信号熵值分析MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供基于离散小波变换的信号熵值分析工具，支持多尺度分解与复杂度评估。可自定义小波基函数和分解层数，适用于生物医学和振动信号分析，包含可视化与统计功能。

详 情 说 明

基于离散小波变换的多尺度信号熵值分析系统

项目介绍

本项目实现了一套基于离散小波变换(DWT)的多尺度信号熵值分析系统，专门用于分析非平稳信号的复杂度特征。系统通过对信号进行多尺度小波分解，计算各尺度子带的熵值，从而揭示信号在不同分辨率下的复杂度分布规律。该系统特别适用于生物医学信号（如EEG、ECG）、机械振动信号等非平稳信号的分析，为信号特征提取和状态识别提供有效的量化指标。

功能特性

• 多尺度分解：支持自定义小波基函数（如db4、sym8等）和分解层数（默认8层）
• 熵值计算：提供香农熵和近似熵两种熵算法选择
• 格式兼容：支持.mat、.txt、.csv等多种格式的一维时序信号输入
• 可视化分析：生成各尺度小波子带熵值分布柱状图和分解结构树状图
• 结果输出：输出各尺度熵值矩阵和总小波熵标量值
• 参数灵活：用户可自由配置小波基、分解层数、熵类型等关键参数

使用方法

1. 准备信号数据：将待分析的一维时序信号保存为.mat、.txt或.csv格式
2. 参数设置：在配置文件中指定小波基函数、分解层数和熵类型
3. 运行分析：执行主程序开始信号处理和分析流程
4. 结果查看：系统自动生成熵值计算结果和可视化图表
5. 数据导出：分析结果可保存为指定格式供后续使用

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（建议8GB以上处理长信号）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要功能包括：信号数据的读取与预处理、离散小波变换的多尺度分解实现、各尺度小波系数的熵值计算算法、分析结果的可视化图表生成以及计算结果的输出与保存功能。该文件通过模块化设计实现了从信号输入到结果输出的完整分析链路。