一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法

为了有效地对网络进行维护,提高网络性能,预知网络流量可以提前对网络出现的问题采取应对策略,从而对用户提供更好的服务。在神经网络预测模型中把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用共轭梯度下降算法,建立了一个小波神经网络的网络流量预测模型。通过实际流量数据对模型进行仿真,结果显示该模型与神经网络预测模型相比,该网络具有良好的预测效果,网络训练时间短,有效地提高了训练速度。     

一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真

提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法,分析了网络的拓扑结构,给出了网络的参数估计方法.采用遗忘因子法训练网络的权值,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子,分析并给出两种小波元的个数选择方法.该算法用于非线性函数逼近时优于同等规模的BP神经网络.仿真研究表明,该方法具有收敛速度快,逼近精度高等优点,在为非线性系统建模提供一种新方法的同时,也为复杂非线性系统的辨识提供有益的参考.     

一种基于BP算法学习的小波神经网络

为发展Szu的基于信号表示的小波神经网络,提出一种多输出的小波网络模型,网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid激励函数,并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力,收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。     

一种小波神经网络的快速学习算法及其应用

提出一种基于最小二乘的小波神经网络的快速学习算法,与现有的同类算法相比,该算法无需任何矩阵运算,兼有快速收敛和计算量较小的特点,有助于提高小波网络的实时性能,推导了算法,几个典型的函数逼近的仿真实例表明了算法的优良性能。     

小波图像去噪的一种小波改进算法

小波阈值去噪算法是去除图像信号中白噪声的有效算法.其中阈值选取关系到图像重建的精确度.软硬阈值函数能够有效地去除噪声,却不能很好地保留细节信息.在传统软硬阈值函数的基础之上提出了一种自适应的阈值函数,能根据分解层次的不同而自动地调节阈值.根据仿真结果,证明该算法进一步继承了硬软阈值函数的优点,改善了其缺点,而且能够较好去掉噪声并且保留图像的细节.     

基于小波收缩的神经网络图像“去噪”算法研究

提出一种基于小波收缩的神经网络图像“去噪”的新方法。此算法引入了一种新的小波收缩函数（3次样条曲线）对小波系数进行处理。由于此算法中的小波收缩函数具有较好的光滑特性,它克服了小波收缩中硬阈值和软阈值方法所带来的缺点,并且神经网络模型实现此算法。实验表明：此算法比用传统的硬阈值和软阈值方法图像“去噪”有更好的峰值信噪比且具有比传统算法更好的学习特性。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及其构造，并针对齿轮箱故障的复杂性，综合利用小波函数的特点，构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络，对齿轮箱的状态进行判别，实现故障诊断．实验结果表明，小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性．     

Legendre小波神经网络

在BP神经网络的基础上，结合Legendre小波构造了Legendre小波神经网络。由于Legenure小波在区间[0，1)上具有分段表达式并且为多项式的特点，因而构造的Legendre小波神经网络有结构简单、收敛速度快等优点。以神经网络的BP算法作为Lengendre小波神经网络的学习算法，用有6个Legenqdre小波基函数的Legendre小波神经网络对一个函数进行逼近分析，得到了较好的逼近效果。     

有限长梁的B-样条小波解

通常的Daubechies小波没有具体的表达式,且其导数的求解非常复杂,为克服此缺点,给出了B-样条小波函数及其基本性质,并用B-样条小波求解有限长梁问题,有限长梁的边界条件采用固支端、简支端、自由端及其之间的相互组合,并进行了相应的求解。由结果对比可以看出,其解具有良好的精确性和收敛性。此求解方法适用所有的微分方程。     

一种基于神经网络的小波域音频水印算法

提出了一种基于小波分解和神经网络的数字音频水印算法，先对音频信号进行小波分解，将数字水印嵌入到音频信号的小波域低频重要系数中，同时通过调整多层前馈神经网络的权重逼近原始音频信号与数字水印之间的关系，然后在接收端用训练好的神经网络提取水印。实验结果表明，嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真；经过噪声干扰，低通滤波，有损压缩，重新采样等信号处理后，相关函数检测具有显著的二值分布特征，且相关系数均达到0．72以上，与其他方法相比，该算法在提取水印时无需原始音频信号，具有运算量低和鲁棒性强等优点。     

基于Chebyshev神经网络的衍生算法

根据辨识对象,神经网络的输入层和输出层神经元的个数易于确定,而隐层数和隐层神经元个数难以确定.借助于生物的生长发育知识,在正交基函数神经网络的基础上提出衍生算法,该算法的基本思想是先选取较少个数的隐层神经元作为初始发育细胞,训练K次后,如果目标函数J不再变化且大于给定的ε,则网络自动衍生,以上过程反复进行,直至J小于等于ε,则停止衍生和训练.仿真实验表明,该算法在训练过程中改善了收敛速度,并自动调整网络的拓扑结构,解决了隐含神经元个数难以确定的问题且具有优良的逼进任意非线性特性的能力.图2,表2,参7.     

小波多重分形及其在岩石爆破振动信号分析中的应用

在说明仅用一种分形维数来描述岩石爆破振动信号不足的基础上,利用多分形分析的方法对典型岩石爆破振动信号的奇异谱进行分析。给出了基于小波变换的多分形谱计算方法,并将此方法应用到岩石爆破振动信号中,讨论了信号的多分形特征,认为信号的突变主要集中在α<1的奇异指数上,而信号的奇异指数也主要集中在0 .2 8～0 .72之间;并提出了对于岩石爆破振动信号几乎处处奇异的结论     

改进的小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用

研究了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构,建立了非显式小波网络的学习算法,给出了一种改进的小波经网络模型,并把该模型应用于电力系统故障信号识别,提高了信号分类识别的精度。     

基于深度学习的无线电信号分类

对无线电信号分类的相关技术进行了研究,提出一种新的基于残差神经网络和群卷积神经网络的深度学习网络来实现无线电的分类.该神经网络基于同相分量信号和正交分量信号组成的样本进行训练,实验结果显示,在10 dB时对24种信号的分类准确率达到了95.69％,揭示了该网络架构的有效性与实用性.     

小波分析及其在弱信号处理中的应用

应用离散小波分析进行数字弱信号分析及特征提取.离散小波分析具有时—频分析特性,能将信号的细微变化反映出来.对实时获取的数字弱信号作离散小波变换分析的结果表明;离散小波分析可明显提高数字信号的信噪比,十分利于从噪声中提取微弱信号.     

基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于一维卷积循环神经网络的雷达辐射源信号识别

针对人工提取雷达辐射源信号特征不完备、时效性低等问题,提出一种基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的识别方法.首先,提取信号的模糊函数主脊并进行去噪处理;其次,利用一维卷积神经网络学习模糊函数主脊的内在抽象特征;然后引入双向门控循环单元对一维卷积神经网络提取到的特征进行再处理;最后,将特征映射到特征空间并通过Softmax分类器进行分类识别.实验结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能保持99.67%的识别率,即使在-6 dB环境中识别率仍能达到90%左右,证实了该方法的有效性和在低信噪比下的稳定性.     

基于小波变换的雷达信噪比改善分析

针对雷达在检测弱目标能力的不足,基于雷达信号与噪声的实际窄带模型,提出运用小波分解加阈值处理的去噪方法改善功率信噪比。一方面推导出了信噪比改善的理论计算公式,另一方面采用模拟和实际采集的数据进行了大量的仿真实验。计算和仿真结果的一致性表明:在传统的雷达信号处理中,运用小波变换可提高检测前信号噪声比,进而提高雷达的探测距离。     

基于经验模态分解的低信噪比探地雷达数据处理

阐述经验模态分解原理及复信号分析理论,着重讨论EMD分解应满足的条件及具体分解过程.应用EMD方法对单道GPR数据及GPR正演加噪剖面分别进行分解,得到从高至低不同频率范围的本征模态函数GPR图.然后,以湖南长沙黑麋峰抽水蓄能电站进厂交通隧洞实测GPR剖面为例,首先对该剖面进行EMD分解去除部分噪声,再利用Hilbert变换求取GPR剖面复信号,并提取瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率3个参数,绘制出相互独立的瞬时参数剖面图.研究结果表明:EMD分解对于低信噪比GPR数据具有较强的适应性,把EMD分解应用于含噪的雷达信号,并结合GPR复信号分析技术得到的“三瞬”信息,避免了使用单一时距剖面分析所造成的解释偏差,可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,突出雷达剖面中异常体特征,达到提高GPR信号分析效果及解释精度的目的.     

基于LabVIEW的数字信号处理网络实验教学系统

将虚拟仪器技术和网络技术应用于虚拟实验室的开发,构建了基于网络的数字信号处理虚拟实验室系统。通过虚拟仪器来实现数字信号处理实验,为学生提供网络化、开放式的实验环境,实现学生通过互联网远程操作实验获取信号波形和实验数据,有助于实现实验教学资源的共享。