支持向量机（基于小波核）的非线性曲线校正

资 源 简 介

支持向量机（基于小波核）的非线性曲线校正

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，特别适合处理小样本、非线性和高维数据问题。当结合小波核函数时，SVM能够更灵活地捕捉数据的局部特征，从而提升非线性曲线校正的精度。

小波核是一种基于小波分析的核函数，能够通过多尺度分解有效提取信号的时频特性。在非线性曲线校正任务中，它帮助模型适应复杂的数据波动，避免传统多项式核或高斯核可能出现的过拟合或欠拟合问题。

使用工具箱实现时，通常需关注以下关键步骤：首先，选择合适的小波基函数（如Morlet或Mexican Hat小波）构建核函数；其次，调整SVM的超参数（如惩罚系数C和核参数γ），以平衡模型的复杂度和泛化能力；最后，通过交叉验证评估校正效果，确保曲线拟合既贴合原始数据趋势，又能平滑噪声干扰。

这种方法的优势在于其自适应能力——小波核能根据数据不同频段自动调整分辨率，而SVM的结构风险最小化原则进一步保障了模型的鲁棒性。实际应用中，它广泛用于传感器校正、信号去噪及工业过程控制等领域。