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小波分析和神经网络在过程数据预处理中的应用 被引量:2

Application of wavelet analysis and neural network in preprocessing industrial data
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摘要 分析了信号的奇异性检测原理,利用小波变换模极大值在多尺度上的表现与李普西兹指数间的关系,对小波变换后的系数进行处理,重构小波变换,然后对重构后的小波变换进行小波反变换,达到信号预处理的目的;同时,介绍了自联想网络的结构及其在信号消噪方面的应用.仿真实例表明,利用这2种方法进行过程数据的预处理,消噪后信号的信噪比显著提高;小波变换模极大值方法具有很理想的逼近精度,而神经网络则具有快速的计算能力.
出处 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期221-224,共4页 Journal of Central South University:Science and Technology
基金 国家自然科学基金资助项目(29976003) 国家教育部科学技术研究重点项目(重点01024)
  • 相关文献

参考文献3

  • 1[1]Mallat S. Singularity detection and processing with wavelets [J]. IEEE Trans on Information Theory, 1992, 38(2): 617-643.
  • 2王斌,田金文,彭复员.小波去噪中对模极大值的处理[J].华中理工大学学报,1997,25(11):61-63. 被引量:18
  • 3苏秀革,邵惠鹤.基于小波奇异性的过程数据显著误差检测[J].浙江大学学报(自然科学版),1998,增刊(6):538-641.

二级参考文献1

共引文献17

同被引文献6

引证文献2

二级引证文献22

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