用Matlab写一个对振动信号进行小包波分析特征值提取的代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于执行小波包分析和特征值提取：

% 读取振动信号数据
[data, Fs] = audioread('vibration_signal.wav');

% 小波包分析
wpt = wpdec(data, 4, 'db4');

% 提取第三层小波包系数
node = wptdec(wpt, [3 0]);
wpcoef = wpcoef(wpt, node);

% 计算每个子带的能量和方差
for i = 1:length(wpcoef)
    energy(i) = sum(wpcoef{i}.^2);
    variance(i) = var(wpcoef{i});
end

% 计算各个特征值
mean_energy = mean(energy);
mean_variance = mean(variance);
std_energy = std(energy);
std_variance = std(variance);
max_energy = max(energy);
max_variance = max(variance);
min_energy = min(energy);
min_variance = min(variance);

% 输出特征值
disp(['Mean Energy: ', num2str(mean_energy)]);
disp(['Mean Variance: ', num2str(mean_variance)]);
disp(['Std Energy: ', num2str(std_energy)]);
disp(['Std Variance: ', num2str(std_variance)]);
disp(['Max Energy: ', num2str(max_energy)]);
disp(['Max Variance: ', num2str(max_variance)]);
disp(['Min Energy: ', num2str(min_energy)]);
disp(['Min Variance: ', num2str(min_variance)]);

在这个示例中，我们假设振动信号数据存储在名为'vibration_signal.wav'的WAV文件中。我们使用MATLAB的`audioread`函数将数据读入内存中，并使用`wpdec`函数执行小波包分析。然后，我们使用`wptdec`函数提取第三层小波包系数，并使用`wpcoef`函数计算每个子带的能量和方差。最后，我们计算了各个特征值，并输出到控制台。你可以根据需要进行修改和调整，以适应你的具体应用场景。