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小波熵的Matlab程序。

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简介：
我独立开发了一套小波熵的Matlab程序，并希望能为其他开发者提供帮助。该程序采用小波分解技术，具体而言，设置了三层的小波分解层数，随后提取了高频分量系数。接着，这些高频系数被用于单只重构操作，最终生成了各个组别所对应的系数集合。最后，利用能量熵算法对这些系数集合进行了进一步的处理和分析。

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  • 小波熵的MATLAB程序--------
    优质
    本作品提供了一套用于计算信号或数据序列的小波熵值的MATLAB代码。通过灵活选择不同的小波基和分解层次，用户可以高效分析时间序列的非线性特性，适用于复杂信号处理与特征提取研究领域。 我编写了一个用于计算小波熵的MATLAB程序。该程序对信号进行三层的小波分解，并提取高频系数以单独重构各组系数。最后使用能量熵算法处理这些系数。希望这个程序能为其他人提供帮助。
     
  • Matlab中小波熵程序
    优质
    本简介提供了一个在MATLAB环境中计算小波熵的程序介绍。该程序利用小波变换分析信号，并基于分解系数计算其熵值，适用于各种信号处理和特征提取任务。 本段落介绍了一种基于小波分解的方法，通过设置5层的分解层次来提取高频系数，并进行单只重构以获得各组系数。最后利用能量熵算法对这些系数进行计算处理。
     
  • Matlab中小波熵程序
    优质
    本程序为使用MATLAB编写的计算小波变换熵的工具。适用于信号处理和分析领域，帮助研究人员量化信号的复杂性和不规则性。 自己编写的代码希望对他人有用。小波分解的层数为5层，提取高频系数进行单只重构，从而得到各组系数，最后再用能量熵算法对其进行计算。
     
  • 基于MATLAB的轴承小波包熵特征提取程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发，采用小波包变换与熵值分析相结合的方法，有效提取轴承故障信号特征，为机械设备状态监测提供技术支持。 对滚动轴承振动信号进行小波包熵提取，并绘制各个频带上的小波包熵值的图表。代码包含详细注释，适合有一定MATLAB基础且易于理解的人使用。
     
  • 小波奇异熵分析软件程序
    优质
    小波奇异熵分析软件程序是一款专为科研工作者设计的数据分析工具，利用先进的小波变换和奇异熵算法，帮助用户高效识别信号中的突变点与复杂模式。 此段程序用于小波奇异熵的分析，可用于小波复杂度的分析。
     
  • 小波MATLAB代码-Wavelet-Entropy：计算信号小波熵的MATLAB代码
    优质
    本项目提供了用于计算信号小波熵的MATLAB代码。通过使用不同分解级别的小波变换，该工具能够有效分析非平稳信号特征，为复杂信号处理提供有力支持。 小波matlab代码用于计算信号的小波熵及相关量。
     
  • Matlab中的小波包能量熵算法
    优质
    简介：本文介绍了在Matlab环境下实现的小波包能量熵算法，探讨了该方法在信号处理与特征提取领域的应用价值。 对信号进行三层分解，并判断第三层信号的熵值大小。熵值越大表示故障信号越明显。
     
  • MATLAB中的排序熵程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现数据集的排序熵计算，适用于信息论、复杂性分析等领域。通过高效算法评估数据序列的模式多样性与有序程度。 关于排序熵的MATLAB程序，这里提供了一个实用版本。
     
  • 接近熵的MATLAB程序
    优质
    接近熵的MATLAB程序是一套用于计算和分析复杂系统中信息不确定性的软件工具包，适用于科学研究与工程应用。该程序基于接近熵理论，能够高效处理大规模数据集，帮助用户深入理解系统的动态特性。 求时间序列的近似熵，并利用MATLAB编写程序。
     
  • 基于Matlab的小波包能量熵与系数重构可视化程序
    优质
    本软件为基于Matlab开发，旨在实现小波包分解后能量熵分析及系数重构，并提供直观结果展示。通过该工具，用户能够深入理解信号特征并进行有效处理和可视化呈现。 小波包能量熵及系数重构可视化MATLAB程序适用于以Excel形式存储的数据，并可以直接编辑Excel文件进行操作。该程序包含详尽的注释，即使初学者也能轻松理解并根据自己的需求更换数据或调整参数。 理论背景：小波包分解（Wavelet Packet Decomposition, WPD）能够同时在低频和高频范围内对信号进行细致分析，并能自适应地确定不同频率段上的分辨率。它确保了各分解频带内的独立性、无冗余且不遗漏信息。然而，增加分解层数会提高计算复杂度并降低处理速度，因此需要根据具体需求选择合适的分解层次及小波基函数。 能量熵用来衡量信号中状态出现的可能性和相应概率分布情况，可用于评估信号的复杂程度以及描述电信号、轴承振动等特征变化。从数学角度看，WPD是将信号投影至由特定的小波包基构成的空间；而从实际应用角度来看，则可以将其视为使信号通过一系列中心频率不同但带宽相同的滤波器。 适用对象：该程序主要面向从事信号处理、机器学习和深度学习领域的研究者们，在特征分析与提取方面具有广泛的应用价值。本代码是在MATLAB 2020版本上开发完成的。