小波和数字变换的理论与实际应用（小波和数字变换的理论与实际应用论文）
本文目录一览：
- 1、什么是“小波神经网络”?能干什么用呀
- 2、小波变换的应用
- 3、小波变换原理
- 4、小波变换实质和作用
什么是“小波神经网络”?能干什么用呀
根据查询CSDN社区网站得知，小波神经网络对故障数据分类的原理如下：小波神经网络是一种基于小波分析的神经网络，具有良好的时频局部化特征，把信号分解到不同频带内进行处理。
小波神经网络是基于小波分析理论的一种新型神经网络模型，具有时频局域化分析和自适应能力。本文将小波神经网络模型应用到污水出水COD含量预测中，为污水出水COD含量预测提供了一种新方法。
因此，可以利用每个频带的能量变化来提取故障特征，通过小波包分解系数{4]得到频带的能量。二，神经网络在故障检修中的作用 神经网络与故障识别的基本原理。
小波神经网络有两种，一种是简单地把激活函数换成小波函数，一种是先用小波分析处理数据。一般我们使用第一种，权值的修正依然采用BP算法，伸缩因子和平移因子一开始就确定了。
小波变换的应用
小波分析在遥感图像处理中的应用起步比较晚，主要是对图像进行二维小波变换和重构，常用于一般遥感图像压缩、图像去噪、图像融合、图像纹理特征和边缘特征分析、图像插值处理、多卫星数据融合、图像数据分类等方面。
应用小波变换可以突出局部特征，达到对地震高频成分进行能量补偿的效果；可以对地震记录进行去噪处理；可以对信号特征进行检测与提取，例如机械故障诊断等。
小波的一个用途是数据压缩。和其他变换一样，小波变换可以用于原始数据（例如图像），然后将变换后的数据编码，得到有效的压缩。JPEG 2000 是采用小波的图像标准。细节请参看 小波压缩。
显然，为使小波尺度图的频率范围为(0，fs/2)，尺度范围应为(2*Fc，inf)，其中inf表示为无穷大。在实际应用中，只需取尺度足够大即可。
小波变换原理
1、小波变换的原理是，我们所说，把原来的域变换到新的一个域的这样一种方法。
2、连续小波基函数所谓小波(wavelet)，即存在于一个较小区域的波。
3、小波分析法的原理介绍如下：小波函数源于多分辨分析，其基本思想是将扩中的函数f(t)表示为一系列逐次逼近表达式， 其中每一个都是f(t)动经过平滑后的形式，它们分别对应不同的分辨率。
4、小波去噪的基本原理是，将信号分解为不同尺度的分量，然后根据噪声的特性，对不同尺度的分量进行不同的处理，最后再将处理后的分量重构为去噪后的信号。
5、小波变换是通过缩放母小波（Mother wavelet）的宽度来获得信号的频率特征， 通过平移母小波来获得信号的时间信息。对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波系数，这些小波系数反映了小波和局部信号之间的相关程度。
小波变换实质和作用
1、图像各个分辨率级上的小波变换均提供了一定的边缘信息。分辨率级高时（小尺度），边缘定位精度高，但对噪声敏感；分辨率级低时（大尺度），抗噪性好，但定位精度较差。
2、小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
3、小波变换是通过缩放母小波（Mother wavelet）的宽度来获得信号的频率特征， 通过平移母小波来获得信号的时间信息。对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波系数，这些小波系数反映了小波和局部信号之间的相关程度。
4、也是小波分析研究的一个热点问题)，目前往往是通过经验或不断地试验(对结果进行对照分析)来选择小波函数。联系：小波变换功能和傅立叶变换功能相同，傅立叶变换作用在稳定信号上，小波变换对非稳定信号有很好的效果。
5、小波变换用于图象编码的基本思想就是把图象进行多分辨率分解，分解成不同空间、不同频率的子图象，然后再对子图象进行系数编码。系数编码是小波变换用于压缩的核心，压缩的实质是对系数的量化压缩。
