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对白噪音信号进行基于小波变换尺度为n的分解
- 对白噪音信号进行基于小波变换尺度为n的分解
Wavelet_Based_Feature_Extraction_for_SVM_for_Scree
- 支持向量机在模式识别和分类中应用广泛， 小波方法的多尺度特性也众所周知。 本文将小波和支持向量机相互结合实现特征提取。-Support vector machine in pattern recognition and classification of the application of a wide range of multi-scale wavelet method is also well-known characteristics. In this paper, wavel
jchshibie
- 支持向量机（SVM）是一种基于超平面分类的新的学习方法，具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理，以及实现支持向量机的序贯最小优化算法（SMO），并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行主元分析，得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。-Support Vector Machine (SVM) is a hyperplane-based classification of new learn
huffman_program
- 涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），-Techniques involved are: wavelet analysis, scaling down model (PCA, LDA, ICA), artificial neural network (ANN),
waveann
- 小波神经网络，利用了小波多尺度变换特性，两者相互结合，简单易懂。-Neural network, using a wavelet multi-scale transform characteristics, the two combined, easy to understand.
wavelet-energy
- 利用小波分解得到各尺度上的信号，再积分求取各尺度上的能量，可用于故障诊断-Signal using wavelet decomposition on each scale, and then strike points on each scale energy can be used for troubleshooting
Desktop
- 在故障诊断中，对振动信号进行小波分析时候需要用到的小波尺度谱应用程序。-In fault diagnosis, wavelet analysis for vibration signal when the need to use the application spectrum of the wavelet scale.
wavelet
- 一种时间尺度分析方法，在时率两域都具有表征信号局部特征的能力，很适合于探测正常信号中夹带的瞬间反常现象，很适合分析气候变化等问题。此例中，用于揭示某区域的气候变化趋势(A time scale analysis method has the capability of representing local characteristics of signals in time domain and two domain. It is very suitable for detecting the