36、傅里叶变换及其他变换相关知识

傅里叶变换及其他变换相关知识

1. 傅里叶变换

1.1 定义与基本性质

可积复值函数 (f(x)) 的傅里叶变换定义为:
(\hat{f}(\xi) = \int_{R^n} f(x)e^{-i\xi\cdot x} dx^n)
其中体积元素 (dx^n = dx_1 \cdots dx_n),(\xi = \hat{e}_1\xi_1 + \cdots + \hat{e}_n\xi_n)。

傅里叶变换满足不等式:
(\vert\hat{f}(\xi)\vert \leq \int_{R^n} \vert f(x)\vert dx^n)
并且它有逆变换:
(f(x) = \frac{1}{(2\pi)^n} \int_{R^n} \hat{f}(\xi)e^{i\xi\cdot x} d\xi^n)
导数的傅里叶变换为:
(\widehat{\partial_i f}(\xi) = i(\xi \cdot \hat{e} i)\hat{f}(\xi), i = 1, 2, \cdots, n)
Parseval 公式为:
(\int
{R^n} f(x)g^ (x) dx^n = \frac{1}{(2\pi)^n} \int_{R^n} \hat{f}(\xi)\hat{g}^ (\xi) d\xi^n)
卷积变换为乘积:
(\widehat{f * g}(\xi) = \int_{R^n} \int_{R^n} f(x - y)g(y) dy^n e^{-i\xi\cdot x} dx^n = \hat{f}(\xi)\

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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