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。