MATLAB小波能量分析工具：多尺度信号特征提取与相关性评估

资 源 简 介

该MATLAB程序基于小波变换实现信号多尺度分解，支持自定义小波基和分解层数，可计算各频带能量分布及尺度间相关性，适用于信号特征分析和频带能量研究。

详 情 说 明

小波相关能量计算与分析程序

项目介绍

本项目基于小波变换技术，实现对输入信号的多尺度分解与分析。通过提取各尺度下的小波系数，计算能量分布及相关性指标，评估信号在不同频带的能量特征与相互关系。程序支持灵活的参数配置，适用于信号处理、故障诊断、生物医学数据分析等领域的研究与教学场景。

功能特性

• 多尺度分解：支持连续小波变换（CWT）或离散小波变换（DWT），可自定义分解层数
• 能量分析：计算各频带能量分布，输出能量占比与统计指标
• 相关性分析：提供小波系数间的互相关或自相关计算功能
• 灵活输入：兼容单通道/多通道时间序列信号（.txt、.mat格式或实时输入）
• 可定制参数：支持小波基函数（如db4、sym8等）、采样频率、相关窗口大小等参数设置
• 可视化输出：生成频带能量分布图、动态能量曲线、多信号对比图等可视化结果

使用方法

1. 准备输入信号：将信号数据保存为.txt或.mat格式，或配置实时输入接口
2. 设置参数：指定小波基函数、分解层数、采样频率等分析参数
3. 运行分析：执行主程序完成小波分解与能量计算
4. 查看结果：获取小波系数矩阵、能量分布图表及相关性指标表格

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少2GB内存（处理长信号或高分解层数时建议4GB以上）

文件说明

主程序文件集成了信号读取、参数验证、小波变换执行、能量计算、相关性分析及结果可视化的完整流程。其核心能力包括：自动识别输入信号格式并完成预处理；根据用户配置调用相应小波变换算法；通过矩阵运算高效计算各尺度能量分布；实现多种相关性分析模式并生成可视化图表。