用子波网络实现自适应子波变换
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ADAPTIVE WAVELET TRANSFORMS BY WAVENETS
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    本文从傅里叶变换(FT)的角度引入连续和离散自适应于波变换(WT),作为应用,在数学上比较子耳,眼功能和连续WT,以给人工神经网络(ANN)提供多分辨率分析(MRA)并行输入,这种七妙的预处理可以实现特征保持的数据压缩,避免过训练或地拟合对ANN概括和抽象能力的影响。这可以用来解释嘈杂鸡尾酒会效应。一个例子是,对N个数据要求有N阶阶复杂性快速数据压缩的多波段红外图像,引入离散WT作为完备,正交和归

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引用本文

斯华龄.用子波网络实现自适应子波变换[J].红外与毫米波学报,1995,14(1):1~10]. Harold Szu. ADAPTIVE WAVELET TRANSFORMS BY WAVENETS[J]. J. Infrared Millim. Waves,1995,14(1):1~10.]

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