MATLAB小波包信息熵信号分析系统：量化复杂度与特征提取

资 源 简 介

本MATLAB项目实现信号的多层小波包分解，构建分解树并计算各节点信息熵，量化信号频带复杂度。该系统支持信号特征提取与状态识别，并提供可视化分解结构，适用于生物医学、机械振动等领域的信号分析。

详 情 说 明

基于小波包分解与信息熵的信号复杂度分析系统

项目介绍

本项目实现了一个用于信号复杂度分析的完整系统。该系统利用小波包分解算法，将输入信号在时频域进行多层精细划分，构建完整的小波包分解树结构，并通过信息熵理论量化各频带子信号的不确定性和复杂度特征。系统可为信号处理、状态监测、故障诊断等领域提供有效的特征提取和分析手段。

功能特性

• 多层小波包分解：支持指定小波基函数和分解层数的自适应信号分解
• 树结构管理：完整构建并管理小波包分解的二叉树结构，维护节点间父子关系
• 多模式熵分析：支持香农熵、对数能量熵等多种信息熵计算模型
• 可视化分析：提供分解树拓扑图和熵值分布柱状图双重可视化展示
• 统计分析：自动生成分析报告，包含关键节点统计指标

使用方法

1. 准备输入信号：加载或生成一维时序信号数据（音频、振动等采样信号）
2. 设置参数：

- 选择小波基函数（如'db4', 'sym5'等） - 指定分解层数（通常3-7层） - 选择熵计算类型（香农熵、对数能量熵等）

1. 执行分析：运行主分析程序，系统将自动完成分解和熵值计算
2. 查看结果：

- 查看熵值分布柱状图 - 观察标注熵值的分解树拓扑图 - 获取分析报告文本

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（处理长信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了小波包分解与信息熵分析的核心流程，具备信号预处理、分解树构建、节点熵值计算、结果可视化和分析报告生成等完整功能。该文件实现了从原始信号输入到分析结果输出的全自动处理链路，包含参数验证、算法执行、图形绘制和统计汇总等关键模块。