23、小波变换与滤波器组:原理、设计与应用

小波变换与滤波器组:原理、设计与应用

1. 基本概念

在信号处理领域,小波变换是一种强大的工具,而滤波器组则是实现小波变换的重要手段。首先,我们来了解一些基本的概念和操作。

1.1 抽取器与扩展器
  • 抽取器(↓M) :其变换域关系为 (Y(z) = \frac{1}{M} \sum_{k=0}^{M - 1} X(z^{\frac{1}{M}} e^{-j\frac{2\pi k}{M}})),有时也简记为 (Y(z) = X(z) \downarrow_M) 或 (Y(e^{j\omega}) = X(e^{j\omega}) \downarrow_M)。
  • 扩展器(↑M) :定义为 (y(n) = \begin{cases} x(\frac{n}{M}), & n \text{ 是 } M \text{ 的倍数} \ 0, & \text{ 否则} \end{cases}),其变换域关系为 (Y(z) = X(z^M)),即 (Y(e^{j\omega}) = X(e^{jM\omega}))。
1.2 子带重构

在许多应用中,我们希望从抽取后的子带信号 (y_k(n)) 中重构出原始信号 (x(n))。具体操作是将 (y_k(n)) 通过扩展器,然后与合成滤波器 (G_s(z)) 和 (H_s(z)) 相结合。如果重构信号 (\hat{x}(n) = c x(n - n_0))(其中 (c \neq 0) 且 (n_0) 为整数),则称该系统具有完美重构(PR)特性。然而,由于子带量化、滤

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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