機率神經(jīng)網(wǎng)路分類器之高階合成。對研究概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有幫助的。質(zhì)量很高的論文
標簽： 分 合成 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量
上傳時間： 2016-04-07
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類神經(jīng)網(wǎng)路中的RBF matlab toolbox
標簽： toolbox matlab RBF
上傳時間： 2016-07-22
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內(nèi)涵模糊理論與類神經(jīng)網(wǎng)路的程式碼...提供初學(xué)者做研究參考
標簽： 模糊 程式
上傳時間： 2013-12-24
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類神經(jīng)網(wǎng)路的BK演算法，已驗證過可以使用。
標簽： 算法
上傳時間： 2016-10-23
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類神經(jīng)網(wǎng)路的RBF這對於任何研究都非常之友幫助歡迎下載內(nèi)有說明
標簽： RBF
上傳時間： 2014-01-04
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利用遞迴式模糊類神經(jīng)網(wǎng)路(recerrent neural networks system identification, RFNN)進行系統(tǒng)辨識, 自己寫的請多包含
標簽： identification recerrent networks neural
上傳時間： 2017-02-27
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類神經(jīng)網(wǎng)路 後傳遞演算法 沒有的人可以參考一下該文件
上傳時間： 2014-01-27
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跟類神經(jīng)網(wǎng)路有點像的東西， 不過現(xiàn)今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經(jīng)分好類的東西 （可是分類的依據(jù)是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預(yù)測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
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上傳時間： 2014-01-18
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MATLAB小波分析 是張德豐 編著的那本黃色書上的源代碼
標簽： MATLAB 小波分析
上傳時間： 2013-06-01
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目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經(jīng)典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對實際應(yīng)用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細節(jié)，且小波基的選擇亦有相當?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理，并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進行了改進，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準確率高，而且易于重構(gòu)信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現(xiàn)，并對實驗結(jié)果進行了分析。實驗仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標簽： 小波分析 信號去噪 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-07-19
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