项目中包含的三个文件： 1.RelativeWaveletPacketEnergy_Example.m % 计算一个通道 EEG 的绝对或相对小波包能量的示例。 2.SampleSignal.mat 256 Hz 采样频率下儿童的 %Fp1 通道脑电图3.RelativeWaveletPacketEnergy.m %项目中最重要的程序。 计算小波包变换最后一层各节点的绝对能量 注：我不知道为什么我不能上传第一和第二个文件，如果你需要这两个文件请联系我（liuxingping@tmu.edu.cn）

对于信号进行三层分解，并对于第三层信号进行熵值判断，熵值越大代表故障信号越突出

小波包能量熵及系数重构可视化matlab程序，数据是excel形式的，直接需改excel文件即可。本程序带详细每一步的注释，初学者一看就懂，很容易换成自己的数据或是修改相关参数。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。

小波包分解与重构多种特征提取MATLAB代码 内容概要：该资源为博主自己编写，内含小波包分解与重构，小波包分解与重构后的频谱分析，小波包升降采样，小波包能量熵，小波包能量，小波包能量占比三种特征提取方法，内含封装好的特征提取函数，内含详细代码注释，更换输入数据就可直接运行，可直接更换小波包基函数，可直接生成特征向量，。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。

指出了单一阈值选取规则小波包降噪方法的局限性，提出了一种改进的小波包能量分段阈值降噪方法，并与其他小波包降噪方法进行对比分析。仿真结果表明，较其他小波降噪方法，改进的小波包能量分段阈值降噪方法去噪效果更佳。

电机的振声信号包含了丰富的状态信息,利用电机的声音信号进行故障检测,并提出了综合小波包能量相对熵的概念。对采集的声音信号进行小波包分解,利用重构系数计算故障信号与正常信号小波能量包相对熵,并得到综合小波包能量相对熵,确定电机是否有故障;并通过比较各频带的综合小波包能量相对熵大小判断故障所处的频带位置,从而确定电机为何种故障。电机振声信号诊断实例验证了该方法的有效性。

基于小波包能量谱与CNN的滚动轴承故障诊断方法，用的matlab

小波包能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用，文件包括轴承内圈、外圈、滚珠故障振动数据原始和正常工作振动数据等，编写小波包能量谱的Matlab的源程序，经测试仿真可用，供从事这方面研究的学者参考。

用matlab实现小波包能量分析，可以提取特征信号，网上找了好久才发现的好东东，欢迎下载

我的用于信号经小波包分解后，计算各节点能量的matlab程序