小波变换网文精粹:小波变换教程(十六)

本文深入探讨了小波变换中的关键数学概念,包括内积、正交性和正交归一化等,通过介绍正交归一化基和双正交基的作用及计算方法,为读者理解小波变换提供了坚实的理论基础。

小波变换网文精粹:小波变换教程(十六)

原文:ROBI POLIKAR. THE ENGINEER'S ULTIMATE GUIDE TO WAVELET ANALYSIS:The Wavelet Tutorial

网址:http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html

译文转自:http://blog.163.com/renfengyuee@126/blog/static/35943136201091381249637/

十六、小波变换的数学基础(二)

内积,正交和正交归一化

如果两个向量v和w的内积为0,则说它们是正交的:

式3.6

类似的,如果两个函数的内积也为0,则可以说两个函数是正交的:

式3.7

如果一个向量序列互相对偶正交,并且长度都为1,那么就说它们是正交归一化的。如下式:

式3.8

类似的,一个函数序列phi_k(t),k=1,2,3…如果满足下面的公式也可说是正交归一化的:


式3.9

式3.10

相当于


式3.11

其中delta_(kl)是克罗内克δ表示,定义如下:

式3.12

如上所说,基本函数(或向量)可能不只一系列。在他们中间,正交函数基(或向量基)极其重要,因为它们在查找这些分析系数时表现出良好的特征。利用正交归一化性质,正交归一化基使得人们可以用一个更简单和直接的方法计算这些系数。

对正交归一化基,系数mu_k可以这样计算:


式3.13

函数f(t)可以通过替换mu_k系数由式3.2a来重构。即:

式3.14

在双正交基应用的场合正交归一化基不适用,而双正交基却是从正交归一化基总结出来的。这里的“双正交”意思是两个不同的基,彼此正交,但是二者都不是正交序列。

在坐标系统应用的场合,双正交基也不适用了。坐标系统是构成小波理论的一部分,感兴趣的读者可以去读前文提到的凯瑟的书。

和前面讲解快速傅立叶变换一样的顺序,我们将会举一系列连续小波变换的例子。例子里给出的图都是从一个计算连续小波变换的程序而来。

在我们结束这一节之前,我将说一下两个应用最广的母小波。墨西哥帽小波被定义为高斯函数的二阶微分:


式3.15

式 3.16

Morlet小波定义为:

式3.16a

其中a为调制参数,sigma为影响窗宽度的尺度参数。

PS:原文pdf打包下载地址:http://download.youkuaiyun.com/detail/deepdsp/4061006
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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