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Matlab中的小波包能量熵算法

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简介：
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。

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  • Matlab中的小波包能量熵算法
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    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。
     
  • 小波包分解与小波包能量熵实例分析.rar
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    本资源包含小波包分解及能量熵计算的详细实例分析，适用于信号处理和模式识别研究。提供理论解析与实践代码示例。 关于小波包分解和小波包能量熵的算例文件列表如下： - 107.mat, 2931672 字节, 创建日期：2000年1月31日 - 211.mat, 2924712 字节, 创建日期：2000年1月31日 - powerspectrum.asv, 435字节，修改时间：2015年4月8日 - powerspectrum.m, 413字节，修改时间：2015年4月8日 - readme.txt, 15字节，创建日期：2017年9月17日 - WAVELET.asv, 622字节，修改时间：2015年4月8日 - WAVELET.m, 678字节，修改时间：2015年4月9日 - waveletentropy.asv, 851字节，修改时间：2017年4月10日
     
  • 小波包能量可视化及GUI设计_故障GUI；小波包分解；能量熵
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    本研究探讨了利用小波包分解技术进行信号处理，并通过图形用户界面(GUI)展示其能量分布和熵值，旨在为故障诊断提供直观分析工具。 特色：1. 使用小波包分解和小波能量熵函数；2. 提供GUI界面以导入西储大学的轴承故障数据；3. 便于快捷地提取小波能量。
     
  • Matlab中小波包能量谱的程序
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    本程序使用MATLAB语言编写，专注于计算信号的小波包分解，并提取各频带的能量谱。适用于信号处理与分析领域，便于深入研究信号特征。 我有一个用于计算信号经过小波包分解后各节点能量的MATLAB程序。
     
  • MATLAB中小波包能量谱的程序
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    本程序用于计算和展示信号处理中的小波包分解能量谱，适用于科研与工程分析。通过MATLAB实现，便于深入研究信号特征及频带特性。 可以计算各个频带的能量比、总能量以及各频带内的能量值。
     
  • 基于小波包分解的能量熵特征提取MATLAB代码
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    本项目提供了基于小波包分解和能量熵特征提取的MATLAB代码，适用于信号处理与分析领域中复杂信号特征的高效识别。 小波包分解与重构多种特征提取MATLAB代码内容概要：该资源由博主编写，包含小波包分解、重构及频谱分析功能；支持升降采样操作，并提供能量熵计算、能量值统计以及能量占比等三种特征提取方法。代码中封装了专门的特征提取函数并配有详细注释，用户只需更换输入数据即可运行程序，同时可以自由选择不同的小波基函数和生成所需的特征向量。 理论背景：小波包分解（wavelet packet decomposition, WPD）能够对信号进行精细的频率划分，在低频与高频区间内分别实现有效的信息提取。它允许自适应地调整不同频率段内的分辨率，确保各子带间的数据独立、无冗余且全面覆盖原始信号特性[1]。增加分解层数可以提高分析精度并揭示更多故障细节；然而过高的层次会带来计算负担和效率问题。因此，在实际应用中需根据具体需求通过实验来确定最合适的分层深度及小波基函数。 能量熵概念用于衡量信号内部不同状态出现的概率分布情况，进而反映其复杂程度变化趋势[2]。此方法适用于电信号、机械振动（例如轴承）等领域的特征分析和提取研究工作。 适用对象：本代码专为从事信号处理及相关机器学习或深度学习领域中的研究人员设计，旨在帮助他们开展深入的特征识别与挖掘任务。该程序是在MATLAB 2020版本环境下开发完成的。
     
  • Matlab中小波熵程序
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    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的小波包能量熵与系数重构可视化程序
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    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。
     
  • 小波熵的MATLAB程序--------
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    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。