MATLAB小波变换熵谱分析：周期成分精确提取工具

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种基于小波变换的熵谱分析系统，能够有效识别非平稳信号的周期性特征，通过熵谱增强噪声抑制和周期分量突出，提升时间序列数据分析的精度和稳定性。

详 情 说 明

基于小波变换的熵谱周期成分提取分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换的熵谱分析方法，专门用于从时间序列数据中精确提取周期成分。与常规的小波谱分析相比，熵谱能够有效增强对非平稳信号周期性特征的识别能力，显著抑制噪声干扰并突出主要周期分量。系统集成了多尺度小波分解、信息熵计算、显著性检验及结果可视化等功能，可广泛应用于气候数据、金融时序、生物信号等领域的周期检测与分析任务。

功能特性

• 多尺度小波分解：支持自定义小波基函数（默认为Morlet小波）和尺度范围，进行连续小波变换（CWT）
• 熵谱计算：提供香农熵与排列熵两种熵值计算方式，生成增强周期特征的熵谱
• 显著性检验：基于红噪声背景谱分析，自动识别并标记显著性周期
• 结果可视化：生成熵谱热力图（时间-周期-熵值强度），直观展示周期演化规律
• 周期重构与统计：支持周期成分信号重构，输出峰值周期、全局极值点等统计报告

使用方法

1. 准备数据：输入单列时间序列数据文件（.txt或.csv格式），需包含时间戳和数值两列
2. 参数设置（可选）：

- 选择小波基函数类型（如Morlet、Mexico Hat等） - 设定小波变换的尺度范围 - 指定熵类型（香农熵/排列熵）

1. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成小波变换、熵谱计算、显著性检验等流程
2. 获取结果：

- 熵谱热力图（展示周期随时间变化情况） - 显著周期列表（含周期值及显著性水平） - 周期成分重构信号（可选） - 统计分析报告（包含主要峰值周期与熵谱极值信息）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：≥4GB（根据数据规模可调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括数据读取与预处理、小波变换计算、熵谱分析、显著性周期检测、结果可视化图形生成以及分析报告的输出功能。该文件作为系统入口，协调各算法模块完成从原始数据到周期分析结果的完整计算。