请利用MATLAB软件写出振动信号通过小波分析后的程序，包括去噪信号图、信号频谱图、信号能量谱图

### 回答1：
以下是基于MATLAB的振动信号小波分析程序，包括去噪信号图、信号频谱图和信号能量谱图：

% 读取振动信号数据
load('vibration_signal.mat');

% 小波分解
lev = 5; % 小波分解层数
wname = 'db4'; % 小波函数选用db4小波函数
[C, L] = wavedec(vibration_signal, lev, wname);

% 去噪
alpha = 3; % 阈值系数
thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',C,L,alpha);
sorh = 's'; % 软阈值
xd = wdencmp('gbl', C, L, wname, lev, thr, sorh);

% 绘制去噪信号图
subplot(3,1,1)
plot(vibration_signal)
title('原始振动信号')
subplot(3,1,2)
plot(xd)
title('去噪后的振动信号')

% 计算信号频谱图
N = length(vibration_signal);
Fs = 1000; % 采样频率为1000Hz
f = (0:N/2-1)*Fs/N;
Y = fft(vibration_signal);
P = abs(Y/N).^2;
P1 = P(1:N/2);
subplot(3,1,3)
semilogy(f,P1)
title('振动信号频谱图')

% 计算小波分析能量谱图
energies = [0 cumsum(C.^2)];
energy_ratio = energies/energies(end);
subplot(3,1,4)
plot(energy_ratio)
title('小波分析能量谱图')

其中，假设振动信号数据存储在名为“vibration_signal.mat”的MATLAB文件中，文件路径为当前工作目录。程序中使用了db4小波函数进行小波分析，并采用软阈值方法进行信号去噪。程序最后绘制了去噪信号图、信号频谱图和小波分析能量谱图，分别展示了振动信号经过小波分析后的特征。

### 回答2：
要使用MATLAB软件进行振动信号的小波分析，需要进行以下步骤：

1. 导入信号数据：使用MATLAB中的load函数将振动信号数据加载到工作空间中。

2. 去噪信号图：可以使用小波去噪算法对振动信号进行去噪处理。首先，调用MATLAB中的wden函数进行小波去噪处理，指定小波类型、阈值选择规则和阈值大小等参数。然后，绘制原始振动信号和去噪后的信号图形，使用MATLAB中的subplot函数在同一图形窗口中绘制。

3. 信号频谱图：使用MATLAB中的fft函数对振动信号数据进行傅里叶变换，得到频谱。可以使用MATLAB中的abs函数计算频谱的幅度谱。然后，使用MATLAB中的plot函数绘制频谱图。

4. 信号能量谱图：使用MATLAB中的pwelch函数对振动信号数据进行功率谱估计，得到信号的能量谱。可以使用MATLAB中的plot函数绘制能量谱图。

最后，保存振动信号图、信号频谱图和信号能量谱图等数据。整个过程可以通过编写MATLAB脚本来实现。

### 回答3：
将振动信号通过小波分析的MATLAB程序如下：

% 振动信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间轴
f1 = 50; % 振动信号频率
A1 = 2; % 振动信号幅度
signal = A1*sin(2*pi*f1*t);

% 加入噪声
noise = rand(size(signal));
noisy_signal = signal + noise;

% 小波变换
wname = 'db4'; % 选用的小波函数
nlevels = 5; % 分解级数
[C, L] = wavedec(noisy_signal, nlevels, wname);

% 去噪信号
threshold = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',C,L); % 选取阈值
denoised_signal = wdenoise('den',C,L,threshold,wname);

% 画图
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, noisy_signal);
title('去噪前的信号');
xlabel('时间');
ylabel('振幅');

subplot(3,1,2);
Fs = 1/(t(2)-t(1));
f = [-Fs/2:Fs/(length(C)):Fs/2]; % 频谱轴
C_abs = abs(fftshift(fft(C)));
plot(f, C_abs);
title('信号频谱图');
xlabel('频率');
ylabel('幅值');

subplot(3,1,3);
Pxx_signal = abs(fftshift(fft(signal))).^2/(length(signal)*Fs); % 信号能量谱
Pxx_denoised = abs(fftshift(fft(denoised_signal))).^2/(length(denoised_signal)*Fs); % 去噪信号能量谱
plot(f, Pxx_signal, 'b', f, Pxx_denoised, 'r');
title('信号能量谱图');
xlabel('频率');
ylabel('能量');

% 结果输出
disp('去噪前的信号:');
disp(noisy_signal);
disp('去噪后的信号:');
disp(denoised_signal);
disp('信号频谱图:');
disp(C_abs);
disp('信号能量谱图:');
disp(Pxx_signal);
disp('去噪信号能量谱:');
disp(Pxx_denoised);

通过上述程序，可以得到用MATLAB进行振动信号的小波分析，包括去噪信号图、信号频谱图和信号能量谱图的结果。