本文通过MATLAB代码展示了如何使用小波包分解方法处理一维信号，并计算了各分解系数的能量及其熵值，这对于理解信号的能量分布及复杂度具有重要意义。
x=beatftr(1,:);
figure;
plot(x)
wpt=wpdec(x,4,'db3'); %小波包分解
plot(wpt);
for j=1:2^4 %4层分解，16组系数
E(j)=sum(abs(wprcoef(wpt,[4,j-1])).^2);
end
E1=sum(E);
dim=length(E);
for j=1:dim
p(j)=E(j)/E1;
end
Shang=-sum(p.*log(p));
figure;
plot(x)
wpt=wpdec(x,4,'db3'); %小波包分解
plot(wpt);
for j=1:2^4 %4层分解，16组系数
E(j)=sum(abs(wprcoef(wpt,[4,j-1])).^2);
end
E1=sum(E);
dim=length(E);
for j=1:dim
p(j)=E(j)/E1;
end
Shang=-sum(p.*log(p));
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