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45种时频域特征提取MATLAB代码：一站式信号分析工具箱 | 特征提取 MATLAB代码 时频域分析 故障诊断 信号处理8029期

在信号处理、故障诊断与机器学习特征工程中，如何从原始时序数据中高效提取多维度特征，往往是决定模型效果的关键环节。本文介绍的这套MATLAB代码，集成时域、频域、小波、信息熵共45种特征提取方法，一键运行即可输出完整特征矩阵，适合振动分析、故障诊断、生理信号处理等研究场景。

代码三要素速览

类别（45种特征，四大维度）

代码覆盖四类信号特征提取方法，具体构成如下：

时域特征（17种）
最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对平均值、方根幅值、方差、标准差、有效值（均方根）、峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、余隙因子。

频域特征（4种）
平均频率、重心频率、频率均方根、频率标准差。

小波特征（多种组合）
8个子带小波能量比、小波能量熵、8个子带的小波尺度熵、小波奇异谱熵。

熵特征（6种）
样本熵、排列熵、模糊熵、近似熵、能量熵、信息熵。

四类方法从不同视角刻画信号特性：时域反映幅值统计规律，频域揭示频率分布重心，小波捕捉多尺度能量结构，熵类量化信号复杂度与不确定性。

数量（一键提取，多格式输入）

• 特征总数：45种
• 输入格式：支持.mat与.xlsx两种示范数据，多行多列输入
• 输出形式：一键运行生成完整特征矩阵
• 绘图说明：因特征数量较多，程序仅绘制部分特征（9种时域、4种频域、4种小波、4种熵）

应用价值（特征工程与故障诊断）

该代码直接服务于信号分析与模式识别研究：

• 故障诊断：从振动信号中提取多维特征，输入分类器识别设备状态
• 特征工程：为机器学习模型提供丰富输入变量，减少人工设计成本
• 信号分析：对比不同域的特征表现，辅助判断信号本质特性
• 教学研究：作为信号处理课程的实操工具，直观展示各类特征的计算过程

代码核心指标一览

应用分层解读

1. 四域互补的特征设计逻辑

单一域的特征往往只能反映信号某一侧面。时域特征对冲击性故障敏感，频域特征擅长刻画周期性成分，小波特征在非平稳信号中表现优异，熵特征则量化信号的复杂程度。45种特征并行提取，相当于为后续模型提供了多视角的输入表达，有助于提升分类或回归任务的鲁棒性。

2. 时域特征的工程意义

17种时域特征中，峭度与裕度因子对早期故障的冲击成分尤为敏感，峰值因子与脉冲因子则常用于衡量信号中的瞬态冲击强度。均值、方差、有效值等基础统计量则反映信号的整体能量水平。这些特征计算量小、物理意义明确，是故障诊断中最常用的第一层特征。

3. 频域与小波特征的深层刻画

频域4种特征聚焦频谱的重心与离散程度，适合区分不同转速或负载状态。小波特征通过多尺度分解，将信号能量按频带划分，8个子带能量比可精确定位故障特征频段；小波能量熵、尺度熵与奇异谱熵则进一步量化各尺度上的能量分布均匀性与复杂度。

4. 熵特征的复杂度度量

样本熵、排列熵、模糊熵、近似熵从不同算法角度度量时间序列的规则性与可预测性。设备状态劣化时，振动信号的随机性通常增强，熵值随之上升。能量熵与信息熵则用于刻画能量分布与信息含量的集中程度。这类特征在非线性、非平稳信号分析中具有独特优势。

5. 代码的实用性与可扩展性

支持.mat与.xlsx双格式输入、多行多列数据处理，降低了使用门槛。一键运行的设计使研究者无需逐一手写特征函数，可将精力集中于特征选择与模型调优。代码结构清晰，便于用户根据自身需求增删特征或调整参数。

使用建议

建议在运行前先确认数据格式与采样率，采样率直接影响频域与小波特征的计算结果。对于多通道信号，可逐通道提取后拼接特征矩阵。若特征维度较高，可结合相关性分析或主成分分析进行降维，剔除冗余特征。实际应用中，建议先观察不同类别样本在各特征上的分布差异，再筛选区分度高的特征输入分类器。

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