?? 小波方法技術資料

?? 資源總數：33732
?? 源代碼：65085
小波方法，作為現代信號處理與分析的強有力工具，在圖像處理、數據壓縮及噪聲去除等領域展現出卓越性能。它通過多分辨率分析，能夠有效捕捉信號中的局部特征，為電子工程師提供了深入理解復雜信號結構的新視角。無論是初學者還是資深專家，都能從小波方法中獲得寶貴的知識和技術靈感。探索我們豐富的33732個資源庫，開啟您的小波技術之旅，掌握這一前沿科技，讓您的項目更加出色。

?? 小波方法熱門資料

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討論了BP 小波神經網絡在訓練過程中減小誤差函數時最優方向的確定和自適應調整學習率的方法。 首先論證了小波神經網絡的數學基礎,然后討論了BP 小波神經網絡的學習過程,重點討論了減小誤差函數最優方 向的確定方法,即如何保證步長方向與負梯度方向一致,由此得出了自適應調整學習率的簡便方法。該方法具有 ...

?? ?? 金宜

提出了一種基于小波神經網絡整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時頻局部特性,神經網絡具有強大的非線性映射能力,自學習、自適應等優勢,采用規 范正交的小波函數作為神經網絡的基函數構成小波神經網絡,該網絡兼有小波函數的緊 支性、波動性以及神經網絡的非線性映射能力,自學習、自適應能力等優...

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指出了非線性動態信號參數辨識的重要性；分析了目前采用的方法的不足；對非正交復Morlet小波滿足Mercy條件和再生性的命題作了證明；用復Morlet小波構建出一種核函數，與主分量分析方法相結合，對非線性動態信號進行參數辨識和預測；仿真結果驗證了該方法的正確性和有效性，表明該方法具有較好的理論價值和...

?? ?? wang0123456789

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