c语言小波包能量特征提取

小波包能量特征提取是一种常用的信号分析方法，可以用于信号处理、模式识别、故障诊断等领域。下面是使用C语言实现小波包能量特征提取的基本流程：

1. 定义小波函数：根据需要选择小波函数，常用的有 Haar、Daubechies、Symlet、Coiflet 等。

2. 定义小波包分解层数：根据信号的复杂程度和分析需要，选择适当的小波包分解层数。

3. 小波包分解：使用小波包分解将信号分解成多个子带，每个子带代表了不同频率范围内的信号成分。

4. 计算小波包能量：计算每个子带的小波包能量，即将每个子带的系数平方求和。

5. 提取能量特征：将每个子带的小波包能量作为特征向量，用于后续的模式识别和故障诊断。

下面是一个简单的C语言程序示例，实现了对一个模拟信号的小波包分解和能量特征提取：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include "wavelet.h" // 小波函数库

#define LEVEL 3 // 小波包分解层数
#define N 1024 // 信号长度

int main()
{
    double signal[N], energy[8];
    int i, j, k;

    // 生成模拟信号
    for (i = 0; i < N; i++) {
        signal[i] = sin(2 * M_PI * i / 32) + 0.5 * sin(2 * M_PI * i / 8);
    }

    // 小波包分解
    double **wp = wp1(signal, N, LEVEL, "db4");

    // 计算小波包能量
    for (i = 0; i < pow(2, LEVEL); i++) {
        energy[i] = 0;
        for (j = 0; j < N; j++) {
            energy[i] += pow(wp[i][j], 2);
        }
    }

    // 输出小波包能量特征
    for (i = 0; i < pow(2, LEVEL); i++) {
        printf("energy[%d] = %f\n", i, energy[i]);
    }

    // 释放内存
    for (i = 0; i < pow(2, LEVEL); i++) {
        free(wp[i]);
    }
    free(wp);

    return 0;
}

在这个示例程序中，我们使用了一个小波函数库 `wavelet.h`，其中包含了常用小波函数的定义和小波变换的实现。通过调用 `wp1()` 函数进行小波包分解，然后计算每个子带的能量，最后输出能量特征向量。需要注意的是，在实际应用中，需要对信号进行预处理和特征选择等步骤，以获取更好的分类效果。