小波变换+CNN完美融合，准确率飙升！最新研究荣登CV顶会！

2024深度学习发论文&模型涨点之——小波变换+CNN

小波变换结合CNN能够提供更丰富的特征提取能力。小波变换擅长捕捉信号的时频特征，而CNN在处理图像等二维数据方面表现出色。两者结合的小波散射卷积神经网络（WSCNN）在处理复杂信号和图像时，能够提供更高的准确性和鲁棒性。这种结合可以增强CNN在频域分析的能力，使其能够利用在传统CNN中大部分丢失的频域信息，这对于大多数图像处理任务是非常有用的。

小波变换与CNN的结合在多个领域展现出了优异的性能。在图像分类、目标检测和人脸识别等任务中，这种结合可以更好地提取图像中的特征，并对不同尺度和方向的边缘、纹理等细节信息进行有效处理。此外，小波散射卷积神经网络还可以应用于自然语言处理、化学分子结构预测等领域，有效地提取和处理具有复杂时频特性和结构的数据。实验结果表明，与常规CNN相比，小波CNN在纹理分类和图像注释任务中能够实现更好的准确性，同时具有更少的参数，这使得模型更容易训练，更不容易过拟合，并且消耗的内存更少。

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论文精选

论文1：

An Intelligent Bearing Fault Diagnosis Framework: One Dimensional Improved Self Attention-enhanced CNN and Empirical Wavelet Transform

智能轴承故障诊断框架：一维改进自注意力增强CNN和经验小波变换

方法

• 经验小波变换（EWT）：使用EWT算法将原始信号分解为三个频率分量，进一步提取多频率分量以增强