untitled4.m

matlab 编写的小波分解程序,进行模式识别

k= 2 ; %余弦函数的参数
p=[-1:0.05:1] ; %输入向量p
t=cos(k*pi*p) ; %期望输出向量T , T 与P合称输入样本
n=10 ; %隐含层神经元个数
net=newff(minmax (p ) , [ n 1 ] , { 'tansig','purelin'} ,'trainlm') ; %建立网络,采用默认初始化参数对网络进行初始化。
y1=sim(net ,p) ; %未经训练时的仿真结果
net.trainParam.epochs = 50 ; %训练函数的参数设置
net.trainParam.goal = 0.01 ; %训练函数的参数设置
net=train(net,p,t) ; %网络的训练函数
y2 = sim(net ,p) ; %经过训练后的仿真结果
figure ; %绘图
plot (p ,t ,'r ',p ,y1 ,'g ',p ,y2 ,'b ') ;
%绘制被逼近的函数,未经训练的仿真结果,经过训练的仿真结果。
title ('训练后网络的输出结果') ;
xlabel ('时间') ;
ylabel ('仿真输出') ;