已完成程序提取特征值.zip_The Signal_fft变换

%首先对信号进行小波或者小波包去燥，然后对去燥信号作3层小波包分解，并且利用第三层各节点系数重构信号%，利用Hilbert变换分别对第三%层8个节点重构信号求取包络，求取包络信号的能量熵作为特征熵向量，或者小波%包分解后直接求取各频带的能量占总能量的百分比。 fs=10000; N=10016; t=0:1/fs:(N-1)/fs; x=load('C:\Users\Administrator\Desktop\ceshi.txt'); %小波包去燥 figure(1) subplot(211) %分区域绘图，这个只是分区域的指令，而非绘图指令。 plot(x); title('原始信号的波形图') [thr1,sorh1,keepapp1,crit]=ddencmp('den','wp',x);% 获取信号默认值，den为信号去燥，wp为小波分解，x%为信号 x1=wpdencmp(x,'h',4,'sym4','sure',thr1,1);%h为硬阈值，4为分解层数，sym4为小波基，sure为熵函数类型%=crit，thr1为函数选择的阈%=thr1,1=keepapp1. subplot(212);plot(x1);title('小波包降噪信号'); axis tight; %小波包分解重构 wpt=wpdec(x1,3,'db1','shannon'); %%进行小波包分解，shannon表示分解所选取的熵值分别提取第三层从低频%到高频8个频率成分的信号特征 %plot(wpt);对三层小波包分解系数进行重构，wpt表示被重构的信号，[3,0]表示所重构的节点。 s130=wprcoef(wpt,[3,0]); s131=wprcoef(wpt,[3,1]); s132=wprcoef(wpt,[3,2]); s133=wprcoef(wpt,[3,3]); s134=wprcoef(wpt,[3,4]); s135=wprcoef(wpt,[3,5]); s136=wprcoef(wpt,[3,6]); s137=wprcoef(wpt,[3,7]); %去燥信号的三层小波包分解重构后的图形 figure(2) subplot(4,2,1);plot(s130); ylabel('S130'); subplot(4,2,2);plot(s131); ylabel('S131'); subplot(4,2,3);plot(s132); ylabel('S132'); subplot(4,2,4);plot(s133); ylabel('S133'); subplot(4,2,5);plot(s134); ylabel('S134'); subplot(4,2,6);plot(s135); ylabel('S135'); subplot(4,2,7);plot(s136); ylabel('S136'); subplot(4,2,8);plot(s137); ylabel('S137'); %对第3层8个节点重构信号求取包络 figure(3) [upperenv1 lowerenv1]=envelope(s130); subplot(421);plot(t,upperenv1,'g');%上包络 [upperenv2 lowerenv2]=envelope(s131); subplot(422);plot(t,upperenv2,'g');%上包络 [upperenv3 lowerenv3]=envelope(s132); subplot(423);plot(t,upperenv3,'g');%上包络 [upperenv4 lowerenv4]=envelope(s133); subplot(424);plot(t,upperenv4,'g');%上包络 [upperenv5 lowerenv5]=envelope(s134); subplot(425);plot(t,upperenv5,'g');%上包络 [upperenv6 lowerenv6]=envelope(s135); subplot(426);plot(t,upperenv6,'g');%上包络 [upperenv7 lowerenv7]=envelope(s136); subplot(427);plot(t,upperenv7,'g');%上包络 [upperenv8 lowerenv8]=envelope(s137); subplot(428);plot(t,upperenv8,'g');%上包络 %求取各节点(频带)能量占总能量的百分比 Es130=sum(s130.^2,2); Es131=sum(s131.^2,2); Es132=sum(s132.^2,2); Es133=sum(s133.^2,2); Es134=sum(s134.^2,2); Es135=sum(s135.^2,2); Es136=sum(s136.^2,2); Es137=sum(s137.^2,2); disp('各节点能量'); disp(['Es130=']);disp(Es130); disp(['Es131=']);disp(Es131); disp(['Es132=']);disp(Es132); disp(['Es133=']);disp(Es133); disp(['Es134=']);disp(Es134); disp(['Es135=']);disp(Es135); disp(['Es136=']);disp(Es136); disp(['Es137=']);disp(Es137); sumE=Es130+Es131+Es132+Es133+Es134+Es135+Es136+Es137; disp(['节点总能量']);disp(sumE); %各节点能量的百分比 pEs130=Es130/sumE;disp(['节点(3,0)的能量百分比']);disp(pEs130); pEs131=Es131/sumE;disp(['节点(3,1)的能量百分比']);disp(pEs131); pEs132=Es132/sumE;disp(['节点(3,2)的能量百分比']);disp(pEs132); pEs133=Es133/sumE;disp(['节点(3,3)的能量百分比']);disp(pEs133); pEs134=Es134/sumE;disp(['节点(3,4)的能量百分比']);disp(pEs134); pEs135=Es135/sumE;disp(['节点(3,5)的能量百分比']);disp(pEs135); pEs136=Es136/sumE;disp(['节点(3,6)的能量百分比']);disp(pEs136); pEs137=Es137/sumE;disp(['节点(3,7)的能量百分比']);disp(pEs137); E(1)=pEs130;E(2)=pEs131;E(3)=pEs132;E(4)=pEs133;E(5)=pEs134;E(6)=pEs135;E(7)=pEs136;E(8)=pEs137; for i=1:8 p(i)=E(i); end figure(4) title('能量百分比概率分布图像');bar(p); %求取各包络信号的特征熵，怎么分段，时域振动时间等分or积分能量等分 %每个包络信号为10016个数据，按时间划分为15段，求其能量熵 Eupperenv11=sum(upperenv1(1:667).^2,2); Eupperenv12=sum(upperenv1(667:1334).^2,2); Eupperenv13=sum(upperenv1(1334:2001).^2,2); Eupperenv14=sum(upperenv1(2001:2668).^2,2); Eupperenv15=sum(upperenv1(2668:3335).^2,2); Eupperenv16=sum(upperenv1(3335:4002).^2,2); Eupperenv17=sum(upperenv1(4002:4669).^2,2); Eupperenv18=sum(upperenv1(4669:5336).^2,2); Eupperenv19=sum(upperenv1(5336:6003).^2,2); Eupperenv110=sum(upperenv1(6003:6670).^2,2); Eupperenv111=sum(upperenv1(6670:7337).^2,2); Eupperenv112=sum(upperenv1(7337:8004).^2,2); Eupperenv113=sum(upperenv1(8004:8671).^2,2); Eupperenv114=sum(upperenv1(8671:9338).^2,2); Eupperenv115=sum(upperenv1(9338:10016).^2,2); %求取包络总能量 Eupperenv1=sum(upperenv1.^2,2); q(1)=Eupperenv11;q(2)=Eupperenv12;q(3)=Eupperenv13;q(4)=Eupperenv14;q(5)=Eupperenv15;q(6)=Eupperenv16; q(7)=Eupperenv17;q(8)=Eupperenv18;q(9)=Eupperenv19;q(10)=Eupperenv110;q(11)=Eupperenv111;q(12)=Eupperenv112; q(13)=Eupperenv113;q(14)=Eupperenv114;q(15)=Eupperenv115; for j=1:15 v(j)=q(j)/Eupperenv1; HE(j)=-sum(v(j).*log(v(j))); end disp('EMD能量熵=%.4f'); disp(HE(1:15)); HEupperenv1=sum(HE(1:15)) Eupperenv51=sum(upperenv5(1:667).^2,2); Eupperenv52=sum(upperenv5(667:1334).^2,2); Eupperenv53=sum(upperenv5(1334:2001).^2,2); Eupperenv54=sum(upperenv5(2001:2668).^2,2); Eupperenv55=sum(upperenv5(2668:3335).^2,2); Eupperenv56=sum(upperenv5(3335:4002).^2,2); Eupperenv57=sum(upperenv5(4002:4669).^2,2); Eupperenv58=sum(upperenv5(4669:5336).^2,2); Eupperenv59=sum(upperenv5(5336:6003).^2,2); Eupperenv510=sum(upperenv5(6003:6670).^2,2); Eupperenv511=sum(upperenv5(6670:7337).^2,2); Eupperenv512=sum(upperenv5(7337:8004).^2,2); Eupperenv513=sum(upperenv5(8004:8671).^2,2); Eupperenv514=sum(upperenv5(8671:9338).^2,2); Eupperenv515=sum(upperenv5(9338:10016).^2,2); %求取包络总能量 Eupperenv5=sum(upperenv5.^2,2); q(1)=Eupperenv51;q(2)=Eupperenv52;q(3)=Eupperenv53;q(4)=Eupperenv54;q(5)=Eupperenv55;q(6)=Eupperenv56; q(7)=Eupperenv57;q(8)=Eupperenv58;q(9)=Eupperenv59;q(10)=Eupperenv510;q(11)=Eupperenv511;q(12)=Eupperenv512; q(13)=Eupperenv513;q(14)=Eupperenv514;q(15)=Eupperenv515; for j=1:15 v(j)=q(j)/Eupperenv5; HE(j)=-sum(v(j).*log(v(j))); end disp('EMD能量熵=%.4f'); disp(HE(1:15)); HEupperenv5=sum(HE(1:15))