时频熵信号分析与图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目开发了一套完整的时频熵计算与分析框架，专门用于处理非平稳信号和复杂图像数据。在信号处理方面，系统首先通过短时傅里叶变换（STFT）或连续小波变换（CWT）将一维时间序列映射到二维时频平面，形成时频能量分布分布图。在此基础上，通过归一化处理构建准概率分布函数，计算描述信号能量分布均匀性与复杂度的时频熵值。该功能能够精确量化信号在不同时段的频率波动特征，有效识别信号中的突变成分、瞬态干扰及非线性演化过程，广泛应用于脑电信号（EEG）的情绪识别、旋转机械的微弱故障诊断及地震波信号的特征提取。在图像分析方面

详 情 说 明

基于MATLAB的时频熵信号分析与图像特征提取系统

本项目提供了一个集成的MATLAB计算框架，旨在量化非平稳信号的动态复杂性和图像的局部结构分布特征。通过结合时频分析技术与信息熵理论，系统实现了从一维时间序列到二维空间纹理的全面特征提取与评估。

功能特性

1. 非平稳信号建模：支持生成包含线性调频特征（Chirp）、瞬态突变（Pulse）及高斯噪声的复杂信号，用于模拟真实的物理监测数据。
2. 动态时频演化分析：利用短时傅里叶变换（STFT）捕捉信号频率随时间变化的轨迹，并构建能量分布矩阵。
3. 多维度熵值量化：具备瞬时时频熵计算能力以监测信号突变，同时集成基于奇异值分解（SVD）的奇异谱熵，用于评估信号整体的有序程度。
4. 图像局部特征映射：通过滑动窗口技术和二维频谱分析，识别图像中平滑区域与高频纹理区域的熵值差异。
5. 交互式可视化界面：自动生成包含时域图、谱图、熵曲线、原始图像、特征热力图及指标对比图的多模块分析报告。

系统要求

1. 基础环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 工具箱需求：虽然代码中内置了核心算法的简化实现版，但建议安装 Signal Processing Toolbox 以获得更佳的兼容性。
3. 硬件要求：标准桌面计算机即可，内存建议 8GB 以上以处理高分辨率图像分析。

系统实现逻辑

信号处理流程

系统首先初始化采样参数，并合成测试信号。该信号由一个频率随时间线性增加的调频波、一个在特定时间段出现的正弦脉冲干扰以及随机噪声叠加而成。

核心分析阶段采用短时傅里叶变换。系统将原始信号划分为多个含重叠的片段，并对其施加汉明窗（Hamming Window）进行加窗处理。通过计算每个片段的快速傅里叶变换（FFT），获得信号的时频功率谱密度矩阵。

能量归一化是计算熵值的关键步骤。系统对功率谱矩阵的每一列（即每一个时刻的频谱）进行归一化，将其转化为准概率分布函数。基于香农熵公式，计算每一时刻的熵值，从而生成反映信号复杂性随时间演变的动态曲线。对于信号的全局特征，系统对功率谱矩阵执行奇异值分解，利用奇异值的分布情况计算奇异谱熵。

图像分析流程

在图像处理部分，系统创建了一个结合平滑正弦纹理与高斯随机噪声的对比图像。分析过程采用局部滑动窗口策略，窗口大小设为 16x16 像素，以 8 像素为步长进行步进。

对于每一个局部图像块，系统执行二维快速傅里叶变换（2D FFT）以提取其空间频率分布。计算该块的能量分布后，将其转换为一维概率向量，进而计算该局部区域的香农熵。由此生成的熵值矩阵被映射为热力图，能够清晰地分辨出图像中的结构化区域（低熵）与紊乱纹理区域（高熵）。

核心算法描述

1. 瞬时时频熵：利用 -sum(p * log2(p)) 公式，在时频平面上按时间列计算能量的均匀程度。当信号频率成分单一时熵值较低，当信号包含宽频噪声或多波群干扰时熵值升高。
2. 奇异谱熵（SSE）：通过对时频分布矩阵进行奇异值分解，提取其特征值分布。反映了信号在时频平面内能量聚集的集中程度，是衡量信号整体复杂度的重要指标。
3. 局部空间-时频熵：将图像处理类比为平面的频谱分析，通过二维功率谱的熵值量化图像局部信息的丰富度。

使用方法

1. 配置环境：确保 MATLAB 已正确安装并可以运行。
2. 运行脚本：在 MATLAB 命令行窗口中定位到包含代码的文件夹。
3. 执行分析：直接运行主脚本函数，系统将自动开始数据生成、算法处理及图形绘制。
4. 结果解读：

- 观察时域图确认信号波形。 - 通过 Spectrogram 查看频率随时间的漂移及突变位置。 - 分析动态熵曲线，峰值通常对应信号中的突变成分或噪声增强区。 - 检查图像热力图，亮度较高的区域代表纹理复杂或包含高频信息的结构。 - 查看控制台输出的量化结果，获取具体的计算数值报告。