网络结构: WNN通常包含输入层、隐藏层(小波层)以及输出层。在小波层中,每个节点对应一个特定的小波基函数,通过小波变换对输入数据进行特征提取。 训练与优化: 通过反向传播或其他优化方法调整连接权重,使得网络能够最小化预测误差。对于分类任务,损失函数可以是交叉熵等指标。 决策机制: 在完成小波特征提取后,网络可能进一步将这
# Display the scalogram. We will display a small part of scalogram because the length of scalogram is too big.plt.imshow(wavelet_coeffs[:,:400], cmap='coolwarm')plt.xlabel("Time")plt.ylabel("Scales")plt.yticks(widths[0::11])plt.title("Scalogram")plt.show() 小波变换的形状:(63, ...
增9分类性能下降9针对这一问题9提出一种基于快速小波变换特征提取的分类方法 首先对小波系数矩阵的每行进行聚类9表达重要频率范围内小波系数矩阵的行有较多的聚类数9从而大大减少了神经网络的输入数9而同时保留了有用的信息 特征提取后9采用小波系数的能量值作为特征量9应用径向基函数网络识别肺发出的各种不同的声音9...
利用小波进行基于形状和纹理的图像分类 维普资讯 http://www.cqvip.com
融合分类方法,包括线下训练阶段和线上识别阶段,其中,线下训练阶段通过构建卷积神经网络对n类标签的样本进行训练,在模型末端的卷积层和全连接层加入离散小波变换对深度多特征映射进行分解,将得到的高低频分量线性融合,从而获得最优权重;线上识别阶段用该卷积神经网络搭配支持向量机对图像以及视频里的动作进行识别和分类。
小波作为小波基函数,并对IMF1进行2层分解,对分解后的高频分量选择最大 阈值消噪,得到消噪后的IMF1分量。把重构后的信号和剩余未处理的分量线性 叠加,得到如图4所示的消噪后的脑电信号。 图消噪前后的脑电信号 4 三、脑电信号的特征提取与分类 小波包分解时基于小波分解的一种方法,不仅对信号的低频部分进行分...
分类器模型,用于癌和非癌样本的区分甄别.实验结果表明,经提升小波变换提取的特征基 因,送入分类器中能得到较高的分类率,且在支持向量机中选取线性核函数或径向基函数都 能达到较好的分类效果.通过随机选取的2O例基因表达谱芯片样本,对所建立的模型进行
这种信息对于信号分类是非常有用的 . 小波变换一个信号为一个小波级数 , 这样一个信号可由小波系数来刻画 .1 2、.1 一维小波变换 ( 一维多尺度分析 )设有 L2(R ) 空间的子空间序列 :Vj 的正交基函数是由一个称为尺度函数的函数 (x) 经伸缩平移得到的设 Wj 是 Vj 相对于 Vj+1 的正交补空间 , Wj...
值保持在灰度级范围内,并提高水印提取的准确性,提出了基 于混合的小波系数分类数字水印算法。在系数接近最大值时采 用混合嵌入方法,保证了嵌入水印后的像素值不会超出图像灰 度范围;其他系数采用水印叠加方法,实验结果表明,该算法减 小了水印提时边界处所产生的误差,提高了嵌入水印后的图像 ...
鉴于空域与频域具有不同的特性, 将小波分解后的高频分量通过捷径连接的方式添加到下一层, 弥补了在池化过程中丢失的细节特征信息. 本文在Camelyon16数据集上评估了不同的池化方法和不同小波基函数在病理图像分类方面的性能. 根据实验结果表明, 引入小波分解的CNN 模型能够提升网络的分类准确率.关键...