MATLAB高分辨率频谱分析系统——小波包变换功率谱密度估计工具

资 源 简 介

本项目提供基于小波包变换的高精度信号频谱分析算法，支持多尺度小波包分解、最优基自动选择与节点能量计算，适用于高分辨率功率谱密度估计场景。

详 情 说 明

高分辨率信号频谱分析系统——基于小波包变换的功率谱密度估计

项目介绍

本项目实现一种基于小波包变换的高分辨率信号频谱分析算法。系统通过小波包分解技术对输入信号进行精细化频带划分，相比传统小波变换具有更精确的频率分辨率。该系统适用于声音、振动、生物医学等多种类型信号的频域特征提取和分析，为工程诊断和科学研究提供有效的频谱分析工具。

功能特性

• 多尺度小波包分解：实现信号的精细频带划分，提供更高的频率分辨率
• 最优基选择算法：基于熵最小化/能量集中度最大化准则自动选择最优分解基
• 高精度功率谱估计：通过节点能量计算实现高分辨率的功率谱密度估计
• 丰富的可视化功能：提供功率谱图、时频分布图、节点能量图等多种分析图形
• 频谱特征参数提取：自动计算峰值频率、频带能量占比等关键特征参数
• 多格式信号支持：支持单通道/多通道时间序列数据的处理分析

使用方法

1. 准备输入信号：提供时域信号数据（支持多种格式）
2. 设置分析参数：

- 选择小波基函数（如db4、sym8等） - 指定分解层数（通常4-8层） - 输入采样频率信息 - 选择预处理选项（去趋势、滤波等）

1. 运行分析程序：执行主分析流程
2. 查看分析结果：

- 小波包分解树结构和最优基选择结果 - 高分辨率功率谱密度估计图 - 频带能量分布统计信息 - 频谱特征参数报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 小波工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主函数文件实现了系统的核心处理流程，包括信号预处理、小波包多尺度分解、最优基选择算法的执行、节点能量计算与功率谱密度估计的转换、分析结果的可视化展示以及频谱特征参数的自动提取等关键功能，为用户提供完整的频谱分析解决方案。