对白噪音信号进行基于小波变换尺度为n的分解

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

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