基于小波的神经网络

资 源 简 介

基于小波的神经网络

详 情 说 明

基于小波的神经网络是一种结合小波变换和神经网络优势的混合模型，在处理非平稳信号或图像时表现出色。小波变换能够提供多尺度的时频分析，而神经网络则擅长从复杂数据中学习特征。

其核心思想是先利用小波变换对输入信号进行分解，提取不同频段的特征，再将这些特征输入到神经网络中进行进一步处理。这种方法特别适合处理具有局部突变或瞬态特性的数据，比如语音信号、医学图像或金融时间序列。

与传统神经网络相比，基于小波的神经网络通常能获得更优的特征表示，同时减少网络的深度和计算量。小波变换的引入还使得网络对输入数据的平移和缩放具有更好的鲁棒性。