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小波分析原理公式

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【小波分析原理公式】小波神经网络(WNN)是在小波-3/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 。

1、...让我讲一下这两种变换的 原理并且讲出 小波变换的优势急急急...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 。

2、 小波变换的序列展开里面的参数意义这是使用mallat算法的DWT的数学表达式，根据CWT的数学定义推送到DWT 。J0是一个音阶？这样说不合适 。这个数学表达式没有强调一点 。这可能是小波-1/在一些参考书中与原著经典公式相比令人头疼和费解的地方，也使得小波文学的概念混乱 。实际上 ， 在DWT中，并没有使用“比例”这个词 ， 而是使用了“顺序和层数”这个词 。只有CWT可以用“尺度”这个词 。

但就是这么说的 。这么说吧，这个混淆的概念是正确的 。k根据cwt的理论，它是小波变换中用来完成翻译操作的参数 。将小波函数在时间轴或空间轴上移动一个单位时间(或空间)k，得到一个小波变换系数，直到平移到信号结束的长度 ， 按此顺序得到一系列时间 。j在数学上可以达到无穷大公式，实际应用中要根据实际情况选择合适的最大阶数(标度) 。

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