基于MATLAB的多尺度离散小波变换时间序列分析系统

资 源 简 介

该项目采用MATLAB实现一维时间序列的多尺度离散小波变换，支持自定义小波基与分解层数，可提取各频带特征并可视化近似/细节系数，具备信号重构与去噪功能，适用于信号处理与数据分析场景。

详 情 说 明

时间序列多尺度离散小波变换分析系统

项目介绍

本项目是一个基于离散小波变换（DWT）的时间序列分析工具，能够对一维时间序列进行多尺度分解，提取不同频带下的信号特征。系统支持用户自定义小波基函数与分解层数，提供可视化的分解结果和信号重构功能，适用于信号去噪、特征提取及突变点检测等多种应用场景。

功能特性

• 多尺度分解：对输入的时间序列进行指定层数的小波分解，获得各尺度下的近似系数与细节系数
• 小波基自适应：支持多种小波基函数（如db4、sym5等）的灵活选择
• 可视化分析：生成多尺度分解的时频分布图，直观展示信号特征
• 信号重构：基于分解系数实现信号的重构，保持信号完整性
• 统计分析：提供信噪比与能量分布等关键统计指标
• 边界处理：支持多种边界处理方式，减少边界效应影响

使用方法

1. 准备数据：准备一维时间序列数据文件（.mat、.txt或.csv格式），数据长度需为2的整数次幂
2. 设置参数：指定小波基类型、分解层数、边界处理方式等可选参数
3. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成小波分解与特征提取
4. 查看结果：获取分解系数、重构信号、可视化图谱及统计指标

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序集成了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、小波变换参数配置、多尺度分解计算、分解结果可视化、信号重构处理以及统计分析指标输出等完整分析流程。该程序作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保分析过程的完整性和结果输出的准确性。