小波变换在高维频谱数据分类中的应用

来源 :佛山科学技术学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:raun395924241
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小波变换是近些年来广泛应用于时频域信号分析的理论,根据小波变换的特点,在高维频谱数据分类中,对数据进行特征提取,将P维矢量映射成P′维矢量(P′P),以减少分类模型参数,同时尽可能保留各频谱数据之间的差别信息。利用m带离散小波变换产生的小波系数进行分类,并给出了一组算法,结果令人满意。 Wavelet transform is widely used in recent years, the theory of time-frequency domain signal analysis, according to the characteristics of wavelet transform, in high-dimensional spectral data classification, feature extraction of the data, the P-dimensional vector is mapped to P ’ P) to reduce the classification model parameters while preserving the differences between the spectral data as much as possible. The wavelet coefficients generated by discrete wavelet transform in m band are classified and a set of algorithms are given. The result is satisfactory.
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