基于MATLAB的小波分析信号特征提取与可视化系统

资 源 简 介

该系统实现信号的连续/离散小波变换，支持多分辨率分析、信号去噪和奇异点检测。提供交互式可视化界面，可自定义小波基函数，适用于信号处理与特征提取研究。

详 情 说 明

基于小波分析的信号多尺度特征提取与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的信号多尺度特征分析与可视化系统。系统基于小波分析理论，通过对时域信号进行连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)和小波包分解，实现信号的时频联合分析。系统能够精确提取信号在不同尺度下的频率特征，支持信号去噪、奇异点检测等功能，并提供交互式的可视化界面，方便用户分析信号的时频特性。

功能特性

• 多模式分析：支持连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)和小波包分解(Wavelet Packet Decomposition)三种分析模式
• 灵活的参数配置：可自定义小波基函数(db4、sym8、morlet等)、尺度参数(最小尺度、最大尺度、尺度数量)和采样频率
• 多格式输入支持：支持.mat文件、txt文本和直接数组输入的一维时域信号数据
• 全面的分析结果：

- 小波系数矩阵(时频联合分布) - 尺度-时间二维热力图(小波谱图) - 各尺度下的重构信号 - 信号特征参数(能量分布、主频带信息) - 去噪后的重构信号

• 量化分析报告：自动生成包含信噪比、特征尺度等量化指标的分析报告
• 交互式可视化：提供直观的图形界面，便于结果分析和参数调整

使用方法

1. 准备信号数据：准备需要分析的时域信号数据文件(.mat或.txt格式)或直接输入数组
2. 设置分析参数：

- 输入采样频率(Hz) - 选择小波基函数类型 - 设置尺度分析范围(最小尺度、最大尺度、尺度数量) - 选择分析模式(CWT/DWT/小波包分解)

1. 执行分析：运行主程序开始信号分析
2. 查看结果：

- 观察小波谱图热力图 - 分析各尺度重构信号 - 查看特征参数和分析报告

1. 调整优化：可根据初步结果调整参数，重新进行分析优化

系统要求

• 操作系统：Windows 7及以上 / macOS 10.12及以上 / Linux各主流发行版
• 软件环境：MATLAB R2018a及以上版本
• 内存要求：至少4GB RAM(建议8GB以上)
• 硬盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与控制功能。它集成了完整的用户交互界面，负责信号数据的读取与预处理，实现多种小波变换算法的调用与参数配置，生成包括小波系数矩阵、时频热力图在内的各类分析结果，并提供信号去噪、特征提取等关键分析功能，最后完成分析报告的自动生成与可视化展示。