小波网络，作为一种先进的信号处理与分析技术，在图像压缩、噪声去除及数据传输等领域展现出卓越性能。它通过多分辨率分析方法，有效捕捉信号中的局部特征，特别适用于需要高精度和高效能的应用场景。对于电子工程师而言，掌握小波网络不仅能够提升个人技能水平，还能为解决实际工程项目中的复杂问题提供强有力的支持。本页...
研究了一种采用埋入智能传感器对复合材料冲击损伤检测的系统, 在对信号进行处理时, 该系统结合了小波变换良好的时频局部特性和神经网络的自学习功能及良好的容错能力的优点, 从而能准确地识别出复合材料冲击损
· 摘要： 无线传感器网络通常能量、带宽有限,难以适应大量数据传输的需求,需要对原始采样数据进行网内近似或聚合.通过设计误差树和解回归方程组,提出了一种无穷范数误差有界的数据压缩方案.该方法可以同时探索传感器数据中的时...
·摘 要:针对传统神经网络收敛精度低,以及用于故障模式识别能力差的问题,提出了将量子神经网络与小波理论相结合的量子小波神经网络模型。该模型隐层量子神经元采用小波基函数的线性叠加作为激励函数,给出了网络学习算法,并以某型传动装置监测信号的小波...
·摘 要:为了克服张量积小波神经网络由于张量积小波缺乏自由度和具有很强的方向性等缺陷所引起的不足，提出了用非张量积小波取代张量积小波作为小波神经网络的激励函数构造非张量积小波神经网络的方法。先构造一个非张量积尺度函数，再根据多分辨分析理论得...
·摘 要:通过分析网络成瘾患者与正常受试者的自发脑电复杂性的差异,研究网络成瘾患者自发脑电复杂性的特点。对9名网络成瘾患者（实验组）和9名正常受试者（对照组）在安静状态下的自发脑电分别进行小波熵和复杂度分析。发现网络成瘾患者的自发脑电的小波...
·摘 要:过去10年中，小波变换在图像去噪中取得了很大的成功．人们提出了多种适用于小波去噪的阈值方法，而这些方法就是希望能够正确地反映有噪声小波系数与无噪声小波系数之间的映射关系．基于这种想法，我们提出一种在小波域中利用神经网络寻找这种映射...