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实时信号小波分析中边界处理方法及应用

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信号 分析加工技术在电气工程中的应用？去除音频的噪声小波 分析小波分析(小波)小波/ 。(请注明本文提出了连续小波变换，平均频率小波变换，使用平均频率小波变换对信号 分析，，分析 信号的时频分布特性是信号时频分析在许多领域的新手段 。
【实时信号小波分析中边界处理方法及应用】
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 。即非线性Sigmoid函数用非线性的小波基代替，其信号表达式用选定的小波基的线性叠加表示 。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.在信号-4/中也有广泛应用 。可用于边界、时频分析、弱信噪分离提取信号、分形指数计算、识别诊断信号、多尺度边缘检测 。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、什么是 小波变换? 小波变换是基于某些特殊函数将一个数据过程或数据序列变换为级数序列，以发现其类谱特征，从而实现数据处理 。小波(波形)这个词 ， 顾名思义，“小波”是一个面积很小 ， 长度有限，平均值为0的波形 。所谓“小”，就是它有衰减；而称之为“波”是指其波动性，其振幅是正负震荡交替的形式 。与傅里叶变换相比 ， 小波 transform是时间(空间)频率分析的局部化，它通过伸缩平移运算在多尺度上逐步细化信号(函数)，最终实现高频时的时间细分和低频时的频率细分 。它能自动适应时频信号 分析的要求 ， 因此能聚焦信号的任何细节，解决了傅里叶变换的难题，成为继傅里叶变换以来科学方法的重大突破 。

3、基于 小波包变换的高光谱影像目标识别算法与实现5.2.1.1 小波基获取算法的基本思想小波包变换相对于小波的优势在于其良好的时频局部化能力，因此可以使用小波 。基于小波包变换的高光谱图像目标识别算法的基本思想是:选择一个合适的小波包生成函数，将像素光谱变换为小波包，得到树结构的小波包系数；选择信息代价函数，利用最佳基搜索算法选择最佳基，得到最佳基在树形结构中的位置(序号)；选取低频部分的几个最佳基的序号构成特征向量作为分类参数 。

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