小波变换的应用与小波-2/的理论研究紧密结合 。它是一种基于小波 分析理论和小波变换的新型分层多分辨率人工神经网络模型，emd的分解和小波 优点相比算什么emd 优点的发现太多了 ， 现在的emd文章作者个人不理解小波分解，小波 / ， 所以结果不尽如人意 ， 得出emd或其他方法优于小波 drop的结论，这个结论其实很值得怀疑，很不靠谱 。这种趋势已经司空见惯，多是为了好文章而编的 。
1、什么是“ 小波神经网络”?能干什么用呀 小波神经网络(WNN)是在小波 分析的基础上突破的人工神经网络 。它是一种基于小波 分析理论和小波变换的新型分层多分辨率人工神经网络模型 。即用非线性的小波基来代替通常的非线性Sigmoid函数，其信号表达式用所选的小波基的线性叠加来表示 。避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题 ， 大大简化了训练，具有很强的函数学习能力和推广能力，应用前景广阔 。
医学成像方面，b超、CT、MRI的时间减少，分辨率提高 。2.在signal 分析中也有广泛应用 。可用于边界处理与滤波、时频分析、信噪分离与弱信号提取、分形指数计算、信号识别与诊断、多尺度边缘检测等 。3.工程技术中的应用 。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、遥远宇宙的研究和生物医学 。
2、学习 小波变换需要先学习哪些课程?最起码要学积分变换(拉普拉斯变换，傅立叶变换 ， z变换)，实变函数 ， 泛函分析，信号与系统，数字信号处理 。至于matrix 分析，一定要学 。说实话，这些课程很难 ， 很头疼 。小波 transform (WT)是一种新的transform 分析方法，它继承和发展了短时傅里叶变换的局域化思想，克服了窗口大小不随频率变化的缺点，可以提供随频率变化的“时频”窗口，即进行信号时频 。
3、...并且讲出 小波变换的优势急急急!!!求各位大侠帮忙啊!!!【小波分析的优点,matlab小波分析工具箱】傅里叶变换将信号分解成正弦和余弦函数，得到信号的频域特征，这些特征是信号的整体特征，不能反映信号的局部特征 。在某些情况下，需要结合分析信号的时频特性 。这时候傅里叶变换就无能为力了 。短时傅立叶变换(当然也包括快速傅立叶变换)可以在一定程度上解决这个问题 。也叫加窗傅里叶变换，但由于窗函数固定 ， 无法兼顾时域分辨率和频域分辨率 。(根据海森堡的测不准定理，会受到时频中分辨率的限制分析 。
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