小波看看哪裡沒網路快點

① 小波分析課程中的小波函數性質如何從圖上看出來呢

離散小波變換和正交小波變換主要的目的是實現mallat演算法和小波重構問題，從小波發展史來看，很多小波的發明起先只是為了滿足CWT或二進離散小波變換，這時還沒有使用mallat演算法，後來才出現了使用mallat演算法的DWT，這時一方面要考慮數學問題需要由尺度函數得到小波函數，另一方面要考慮相應信號處理的濾波器的構造。通常能夠得到有尺度函數的小波函數才可以進行DWT，尺度函數在DWT實現過程中的重要性超過小波函數，通常現在的構造方式都是先由尺度函數求出尺度低通濾波器再求小波高頻（帶通）濾波器，最後才求小波函數，morlet函數沒能構造出相應的尺度函數，主要因為它無論如何離散化也不能構成正交或雙正交基，按照二進離散化的方式甚至不能構成緊框架，計算誤差較大，一般認為是不能進行DWT的，這些是數學公式來的，從圖上是看不出的，其發明也是用於CWT的。
你的這個問題是個數學問題，比較復雜，要靠數學推導不是從圖上得來的，一般的研究者是沒法完全搞清的，要比較精通泛函等數學知識才行。

② 什麼是「小波神經網路」能幹什麼用呀

小波神經網路（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究獲得突破的基礎上提出的一種人工神經網路。它是基於小波分析理論以及小波變換所構造的一種分層的、多解析度的新型人工神經網路模型。

 即用非線性小波基取代了通常的非線性Sigmoid 函數，其信號表述是通過將所選取的小波基進行線性疊加來表現的。它避免了BP 神經網路結構設計的盲目性和局部最優等非線性優化問題，大大簡化了訓練，具有較強的函數學習能力和推廣能力及廣闊的應用前景。

「小波神經網路」的應用：

1、在影像處理方面，可以用於影像壓縮、分類、識別與診斷，去污等。在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間，提高解析度等。

2、在信號分析中的應用也十分廣泛。它可以用於邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣偵測等。

3、在工程技術等方面的應用。包括電腦視覺、電腦圖形學、曲線設計、湍流、遠端宇宙的研究與生物醫學方面。

(2)小波看看哪裡沒網路快點擴展閱讀：

小波神經網路這方面的早期工作大約開始於1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。其中，焦李成在其代表作《神經網路的應用與實現》中從理論上對小波神經網路進行了較為詳細的論述。近年來，人們在小波神經網路的理論和應用方面都開展了不少研究工作。

小波神經網路具有以下特點：首先，小波基元及整個網路結構的確定有可靠的理論根據，可避免BP 神經網路等結構設計上的盲目性；其次，網路權系數線性分布和學習目標函數的凸性，使網路訓練過程從根本上避免了局部最優等非線性優化問題；第三，有較強的函數學習能力和推廣能力。

③ 小波分析與神經網路的結合就是小波網路嗎

將小波分析與神經網路的結合是小波神經網路，有兩種結合方式，即輔助式結合和嵌套式結合。輔助式結合是將小波分析作為神經網路的前置預處理手段，為神經網路提供輸入特徵向量，然後再用傳統的神經網路進行處理。
嵌套式結合使用小波函數代替神經網路的隱層函數。

④ 如何利用網路周記1篇

有些人天天上網，他們查資料，利用網路來學習即方便又快捷。而有些人也天天上網，但他們上網吧，玩游戲，把學習扔向一邊。最後利用網路學習的人最終獲得了成功，而那些玩游戲的人卻一事無成。有人說網路不好，它能使人著迷最後失去自我。但那些學習的人依然用網路，最後卻獲得了成功。其實，網路是一把雙刃劍，有利也有弊，最重要的是正確使用網路。
小梅突然得了一種「怪病」，住院後，醫生難於確診，試用了很多治療法都不見效。她的同學非常著急，他們通過互聯網向世界各地發出求救信，在信中詳細描述了小梅的症狀及發病前後的情形。很快，同學們收到來自世界各地醫生的回復。三分之二的意見認為，這種怪病可能是因為某種金屬中毒所致。小梅的同學迅速將這一消息轉給小梅所在的醫院。小梅得救了!小梅的同學用網路救了小梅，他們正確使用了網路。其實，網路為我們了解時事、學習知識、與人溝通、休閑娛樂等提供了便捷的條件。
小波非常聰明，對一切新鮮事物充滿好奇，是班級網路游戲的高段位選手，但他無心學習，滿腦子全是游戲。他不屑與周圍同學發展友誼，覺得他們幼稚，卻在網上交了很多對游戲感興趣的朋友。一天，玩完游戲，一同上網的網友向他發出邀請，一起弄錢以經常上網。小波答應了。幾天後，小波和他的朋友因合夥搶劫被抓到派出所。同樣上網，為什麼小波被抓呢?因為小波沒有正確使用網路。有些人同小波一樣，上網只會玩游戲，不做有意義的事，其結果不是被警察抓到，就是做一些常人無法想到的錯事。我們應該讓網路變成一個有益於自己的工具，它可以使我們開闊眼界，放鬆心情，學習新知，結交新友等諸多益處。
網路超越了空間，實現了古人「天涯若比鄰」的夢想。它提供了平等交往，廣泛聯絡，自由活動的平台。在網路的新空間，我們可以突破專業限制，只要想學，隨時可以找到學習資源和指導者。
網路擴大了我們的交往領域、對象，改變了以往交往的方式，豐富了我們的人生經驗。然而，最重要的一點就是正確使用網路。那樣，我們的人生會更加綻麗多彩。

⑤ 小波神經網路的優勢是什麼謝謝

小波神經網路相比於前向的神經網路,它有明顯的優點:首先小波神經網路的基元和整個結構是依據小波分析理論確定的,可以避免BP神經網路等結構設計上的盲目性;其次小波神經網路有更強的學習能力,精度更高。總的而言，對同樣的學習任務,小波神經網路結構更簡單,收斂速度更快，精度更高。

⑥ 小波打不開了

後台正在修復或者自己重新退出再進去。
1、首先重新試著打開，打不開檢查網路，沒網重新連接打開。
2、有網也打不波洞的時候小夥伴們就需要看看手機中運行的軟體是不是太多，手機垃圾清理趕緊，然後打開波洞。
3、還是打不開的時候就需要等待十幾分鍾(波洞可能在升級)，等待過後大不開這個時候就需要換手機啦(劃掉)換適合小夥伴們手機的波洞版本啦!

⑦ 想用小波神經網路Matlab編程，怎麼學一下子讓我看程序我一點都看不懂啊。。。。

你必須得了解神經網路吧，光那個訓練函數及newff就夠你琢磨半天的，然後在分析小波吧，如果沒學過的肯定也得下下功夫了，其實就這兩部分，建議單獨各自找個例子代碼運行一下，比較直觀的學習我覺的是matlab學好的捷徑，事在人為，沒有什麼好辦法，只要你下那麼一點點功夫，總比玩局dota要有成就感的多，放心這2部分的例子數不勝數，多看看沒壞處的！只是建議，還是那句事在人為，多學點沒壞處！

⑧ 小波神經網路比一般神經網路的優勢是什麼

結果表明,小波神經網路具有收斂速度快、模擬精度高的優點。

⑨ 青少年應該如何善用網路寫一篇作文字數350字以上

正確使用網路

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第三篇：利用網路，學到知識
隨著科技地快速發展，我們現在的生活也越來越好。現在，大部分同學家裡都有了「知識無邊」的電腦，使用起來既方便又省力。人人都說網路是當今社會不可缺少的娛樂工具，都說它能給我們帶來許多好處。
每當遇到難理解的問題時，我就會想到電腦，去尋找我要解決的問題，它總是像老師那樣細致地幫我們解答疑難問題，使我從困惑中解脫出來。有一次放學，老師發給我們一張試卷，回到家，我馬上拿出來做，做到最後一題就被難住了，問爸媽也不知道。這時，爸媽提醒我，叫我去找我的好朋友電腦幫忙。沒多時，就找到了答案。在這一方面，網路對我們小學生的幫助真是很大的。
我們還可以從網上查找電子書，這樣，我就可以快捷地閱讀書籍了。更妙的是，有一些網站是專門為青少年而辦的。這些網站利用一些與知識有關的小游戲，使我們可以嘗到學習的樂趣。但上網也必須有控制力和明辨是非的能力，那麼上網絕對是利大於弊了。選擇網頁的內容也是很關鍵的，千萬不可以瀏覽一些不健康的網頁。
網路，是一種很神奇的東西，有時，它是一張巨大的黑網，將你束縛住；有時，它是一條道路，指引你走向成功。網路的好與壞的決定權在你的手中，就看你是要把它變寶為廢，還是變廢為寶。只要我們好好利用網路，就能學到更多的知識。讓自己健康上網每一天，快樂學習每一天。

⑩ 用小波分析法除去音頻信號的雜訊

小波變換及其應用是八十年代後期發展起來的應用數學分支，被稱為「Fourier分析方法的突破性進展[1]」。 1986年Meyer Y構造了一個真正的小波基，十多年間小波分析及其應用得到了迅速發展，原則上傳統的傅里葉分析可用小波分析方法取代[2],它能對幾乎所有的常見函數空間給出通過小波展開系數的簡單刻劃，也能用小波展開系數描述函數的局部光滑性質，特別是在信號分析中，由於它的局部分析性能優越，因而在數據壓縮與邊緣檢測等方面它比現有的手段更為有效[3-8]。 小波變換在圖像壓縮中的應用因它的高壓縮比和好的恢復圖像質量而引起了廣泛的注意，且出現了各種基於小波變換的圖像壓縮方案。
小波變換自1992年Bos M等[9]首先應用於流動注射信號的處理，至今雖才8年時間，但由於小波變換其優良的分析特性而迅速滲透至分析化學信號處理的各個領域。本文介紹了小波變換的基本原理及其在分析化學中的應用情況。
1 基本原理
設f(t)為色譜信號，其小波變換在L2(R)中可表示為：

其中a, b∈R,a≠0,參數a稱為尺度因子b為時移因子，而(Wf)(b, a)稱為小波變換系數，y(t)為基本小波。在實際分析化學信號檢測中其時間是有限長度，f(t)通常以離散數據來表達，所以要採用Mallat離散演算法進行數值計算，可用下式表示：
fj+1=θj + f j
其中:N為分解起始尺度;M為分解次數；fj和qj可由下式求得：

此處:Φj, m為尺度函數;Ψj, m 為小波函數;系數Cmj ,dmj可由下式表達：

hk-2m , gk-2m取決於小波母函數的選取。
用圖表示小波分解過程如下：

圖中fN 、fN-1....fN-m和θN-1、θN-2....θN-m分別稱為在尺度N上的低頻分量和高頻分量。上述分解過程的逆過程即是信號的重構過程。
2 分析化學中的應用
根據小波變換基本原理及其優良的多分辯分析特性，本文將小波變換在分析化學信號處理中的應用劃歸為以下三個方面：
2.1 信號的濾波
小波濾波方法目前在分析化學中應用主要是小波平滑和小波去噪兩種方法。小波平滑是將某一信號先經小波分解，將在時間域上的單一信號分解為一系列不同尺度上的小波系數(也稱不同頻率上的信號), 然後選定某一截斷尺度，使高於此尺度的小波系數全部為零，再重構信號，這樣就完成了一個低通小波濾波器的設計；而小波去噪，則是在小波分解基礎上選定一閾值，對所有尺度空間的小波系數進行比較，使小於此閾值的小波系數為零，然後重構信號[10]。
邵利民[11]等首次將小波變換應用於高效液相色譜信號的濾波，他們應用了Haar小波母函數，由三次小波分解後所得的低頻部分重構色譜信號，結果成功地去除了雜訊，明顯地提高了色譜信號的信噪比，而色譜峰位保持一致，此法提高了色譜的最低檢測量和色譜峰的計算精度。董雁適[12]等提出了基於色譜信號的小波自適應濾波演算法，使濾波與雜訊的頻帶分布，強度及信噪在頻帶上的交迭程度基本無關，具有較強的魯棒性。
在光譜信號濾噪中的應用，主要為紅外光譜和紫外光譜信號濾噪方面的應用，如Bjorn K A[13]等將小波變換用於紅外光譜信號的去噪，運用6種不同的小波濾噪方法(SURE，VISU，HYBRID，MINMAX，MAD和WP)對加噪後紅外光譜圖進行了去噪,針對加噪與不加噪的譜圖，對Fourier變換、移動平均濾波與小波濾波方法作了性能比較研究，結果認為Fourier變換、移動平均濾波等標准濾波方法在信噪比很低時濾噪性能與小波濾波方法差不多，但對於高信噪比的信號用小波濾噪方法(特別是HYBRID和VISU)則更有效 。閔順耕[14]等對近紅外漫反射光譜進行了小波變換濾波。顧文良[15]等對示波計時電信號進行了濾噪處理。王立世[16]等對電泳信號也做了小波平滑和去噪,都取得了滿意的效果。鄒小勇[17]等利用小波的時頻特性去除了階躍伏安信號中的噪音，並提出了樣條小波多重濾波分析方法，即將過濾後的高頻噪音信號當成原始信號進行濾波處理，使之對有用信號進行補償。鮑倫軍等[18]將樣條小波和傅里葉變換聯用技術應用於高噪音信號的處理。另外，程翼宇[19]等將紫外光譜信號的濾噪和主成分回歸法進行了有機的結合，提出了小波基主成分回歸(PCRW)方法，改善了主成分回歸演算法。
2.1 信號小波壓縮
信號經小波分解之後，噪音信號會在高頻部分出現，而對於有用的信號分量大部分在低頻部分出現，據此可以將高頻部分小波系數中低於某一閾值的系數去除，而對其餘系數重新編碼，只保留編碼後的小波系數，這樣可大大減少數據貯存量，達到信號壓縮的目的。
在近代分析化學中分析儀器的自動化水平在不斷提高，分析儀器所提供的數據量越來越大。尋找一種不丟失有效信息的數據壓縮方法，節省數據的貯存量，或降低與分析化學信息處理有關的一些演算法的處理量，已成為人們關心的問題。Chau F T等[20]用快速小波變換對模擬和實驗所得的紫外可見光譜數據進行了壓縮，討論了不同階數的Daubechies小波基、不同的分解次數及不同的閾值對壓縮結果的影響。Barclay V J和Bonner R F[10]對實驗光譜數據作了壓縮，壓縮率可達1/2~1/10,並指出在數據平滑和濾噪的同時，也能進行數據的壓縮是小波有別與其他濾波方法的一大特點。王洪等[21]用Daubechies二階正交小波基對聚乙烯紅外光譜進行了成功的壓縮，數據可壓縮至原來的1/5以下。邵學廣等[22]對一維核磁共振譜數據作了小波變換壓縮，分別對常用的Haar、Daubechies以及Symmlet小波基作了比較，其結果表明准對稱的Symmlet小波基對數據的復原效果最佳，而且在壓縮到64倍時，均方差仍然較小。章文軍等[23]提出了常用小波變換數據壓縮的三種方法，將緊支集小波和正交三次B-樣條小波壓縮4-苯乙基鄰苯二甲酸酐的紅外光譜數據進行了對比，計算表明正交三次B-樣條小波變換方法效果較好，而在全部保留模糊信號及只保留銳化信號中數值較大的系數時，壓縮比大而重建光譜數據與原始光譜數據間的均方差較小。邵學廣等[24]將小波數據壓縮與窗口因子分析相結合，在很大程度上克服了用窗口因子分析直接處理原始信號時人工尋找最佳窗口的困難，在壓縮比高達8:1的情況下，原始信號中的有用信息幾乎沒有丟失，窗口因子分析的解析時間大為縮短。Bos M等[25]用Daubechies小波對紅外光譜數據進行壓縮，壓縮後的數據作為人工神經網路演算法的輸入接點，從而提高了人工神經網路的訓練速度，預測的效果也比直接用光譜數據訓練的要好。
2.3 小波多尺度分析
在多尺度分析方面的應用主要是對化學電信號進行小波分解，使原來單一的時域信號分解為系列不同頻率尺度下的信號，然後對這些信號進行分析研究。
小波在色譜信號處理方面的應用，主要是對重疊色譜峰的解析。邵學廣[26-27]等對苯、甲苯、乙苯三元體系色譜重疊峰信號小波變換後的某些頻率段進行放大，然後重構色譜信號，使重疊色譜峰得到了分離，定量分析結果得到了良好的線性關系。此後邵學廣[28]等利用了譜峰提取法對植物激素重疊色譜峰作了定量計算，此法表明，利用小波變換從重疊色譜信號中提取的各組分的峰高與濃度之間仍然具有良好的線性關系。
重疊伏安峰的分辨是電分析化學中一個長期存在的難題。當溶液中存在兩種或更多的電活性物質，而這些物質的氧化(或還原)電位又很靠近時，就會不可避免地出現重疊峰的現象，而給進一步的定性、定量分析帶來了很大困難。因此，人們做了較多的工作去解決這一難題。數學方法是目前處理重疊峰的重要手段，如Fourier變換去卷積以及曲線擬合。曲線擬合通常用來獲得「定量」的信息，但這種方法有較多的人為因素，重疊峰包含的峰的個數，相對強度都是靠假設得來，因而可能引入嚴重的誤差；去卷積方法則是一種頻域分析手段，但該方法需先找出一個函數來描述伏安峰，然後再根據這個函數來確定去卷積函數，因此，去卷積函數的確定是比較麻煩的，尤其是對不可逆電極過程，無法找到一個合適的函數表達式，而且該方法還需經正、反Fourier變換，比較繁瑣費時, 而小波分析的出現成了電分析化學家關注的熱點。
陳潔等[29]用DOG小波函數處理差分脈沖實驗數據，通過選擇合適的伸縮因子，成功地延長了用DPV法測定Cu2+的線性范圍。鄭建斌等[30-31]將小波變換用於示波計時電位信號的處理，在有用信息提取、重疊峰分辨等方面進行了系統的研究。王洪等[32]將小波邊緣檢測的思想用於電位滴定終點的確定，找到了一種判斷終點准確的終點判斷方法。鄭小萍等[33]將樣條小波變換技術用於分辨重疊的伏安峰，以選定的分辨因子作用於樣條小波濾波器，構造了一個小波峰分辨器，用它來直接處理重疊的伏安峰，取得了較好的分離效果，被處理重疊峰可達到完全基線分離，且峰位置和峰面積的相對誤差均較小。
對於紅外光譜圖，目前也是通過對紅外譜圖進行小波分解，以提高紅外譜圖的分辯率。陳潔[34]等對輻射合成的丙烯醯胺、丙烯酸鈉共聚物水凝膠的紅外光譜信號經小波處理後，使其特徵吸收帶較好地得到分離，成功地提高了紅外光譜圖的解析度。謝啟桃[35]等對不同晶型聚丙烯紅外光譜圖作了小波變換，也得到了可用以區分聚丙烯a、b兩晶型的紅外光譜圖。
3 展望
小波變換由於其優良的局部分析能力，使其在分析化學信號的濾噪、數據壓縮和譜峰的分離方面得到了很好的應用。本人通過對小波變換在化學中應用的探索，認為對於分析化學中各種電信號的平滑、濾波還有待作更深入的研究，以設計出更為合理有效的小波濾波器，以消除由於平滑而導至的尖銳信號的峰高及峰面積的變化或由於去噪而帶來的尖銳信號附近的不應有的小峰的出現；對於重疊峰的分離及其定量計算，還應該探討如色譜峰基線的確定方法以及待分離頻率段的倍乘系數的確定方法；另外對於色譜峰的保留指數定性問題，由於不同化合物在某一確定的分析條件下有可能會出現保留值相同的情況，這將使在未知樣中加標準的峰高疊加法定性或外部標准物對照定性變得困難，我們是否可能對色譜峰進行小波分解，然後在不同的尺度上對其進行考察，以尋求色譜峰的小波定性方法，這可能是個可以進一步研究的問題。
小波變換將在分析化學領域得到更加廣泛的應用，特別對於分析化學中的多元定量分析法，如多元線性回歸法(MLR)，主成分回歸法(PCR)，偏最小二乘法(PLS)等方法及人工神經網路(ANN)將會同小波變換進行有機的結合，以消除各種雜訊干擾對定量分析的影響；或對相關數據進行壓縮以減少待分析數據的冗餘，提高分析精度和大大減少計算量提高分析速度。小波變換將會成為分析化學中定量和定性分析的一種非常重要的工具。