利用小波包分解和重构，提取能量熵特征，并以MATLAB代码实现。

简介：
该资源提供了一系列由博主精心编写的MATLAB代码，涵盖了小波包分解与重构的多项特征提取方法。具体包括：小波包分解与重构，以及对重构后频谱的分析；此外，还包含了小波包升降采样、小波包能量熵、以及小波包能量占比这三种特征提取的技术。代码中集成了封装好的特征提取函数，并附有详尽的代码注释，使得用户能够通过更换输入数据和调整小波包基函数来直接运行程序，并生成相应的特征向量。 理论上讲，小波包分解（Wavelet Packet Decomposition，WPD）是一种强大的信号处理技术，它能够同时在低频和高频范围内对信号进行分解，并且能够自适应地调整不同频段上的信号分辨率。值得注意的是，随着分解层数的增加，信号的分辨率也会随之提高，同时能够包含更多关于故障的信息。然而，过多的分解层数会导致计算复杂度增加和分析速度下降。因此，通常需要在实际应用场景和实验结果的基础上选择合适的分解层数和小波基函数。 能量熵则是一种用于衡量信号复杂性的指标，它反映了信号中不同状态出现的可能性及其对应的概率分布。这种方法可以有效地评估电信号或轴承振动信号等复杂信号的特征变化。 本代码适用于所有从事信号处理、机器学习和深度学习研究的专业人士，他们需要对信号进行特征分析以及特征提取的工作。该MATLAB代码是在MATlab 2020环境下开发的。