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MATLAB のニューラル ネットワークを使用して、信号のウェーブレット変換の出力のトレーニングに取り組んでいます。そこで、ウェーブレット変換に3レイヤーウェーブ フィルターを使用することにしました。db4要素の配列を使用し、240ウェーブレット変換後に配列を取得しましたl

l = [36;36;65;123;240]

ここで、ニューラル ネットワークをトレーニングする必要があるため、長さのウェーブレット変換を36, 36, 65, 123240 要素の配列にリサンプリングする必要があります。

それで私がしたことは、信号のウェーブレット変換をしたことです。各ウェーブレット変換を240ポイントにリサンプリングしてから、ウェーブレットを36, 36, 65, 123それぞれポイントにリサンプリングしました。のエラーが発生しました20.2668。エラーを減らすために何ができますか?

次のコマンドを使用して、MATLAB を使用してリサンプリングしました。

[c1, l] = wavedec(signal, 3, 'db4');

c1a = c1(1:l(1));
c1a = resample(c1a, length(signal), length(c1a));

c1b = c1(1+l(1):l(1)+l(2));
c1b = resample(c1b, length(signal), length(c1b));

c1c = c1(1+l(1)+l(2):l(1)+l(2)+l(3));
c1c = resample(c1c, length(signal), length(c1c));

c1d = c1(1+l(1)+l(2)+l(3):l(1)+l(2)+l(3)+l(4));
c1d = resample(c1d, length(signal), length(c1d));

c2a = resample(c1a, l(1), length(c1a));
c2b = resample(c1b, l(2), length(c1b));
c2c = resample(c1c, l(3), length(c1c));
c2d = resample(c1d, l(4), length(c1d));

X = waverec([c2a; c2b; c2c; c2d], l, 'db4');
err = norm(X-signal)

現在、エラー err は次のように報告されています

err = 20.26688

このエラーを減らすにはどうすればよいですか? 助けてください :)

リサンプリングとオリジナルの両方の後のウェーブレット変換のデータ プロットは次のとおりです。元の信号と再サンプリングされた信号の両方を示す画像

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すべてのウェーブレット係数を信号長 にリサンプリングし、240それらを分類の特徴として使用する場合、私の知る限り、ウェーブレット係数は周波数成分のようなものであり、それらを時間領域に割り当てることができないため、それは間違っています。サンプル。

私が提案するのは、ウェーブレット係数のさまざまな組み合わせで信号を再構築することです。これにより、時間領域の信号が得られ、それを機能として使用できます。

例を挙げましたが、

X = sin(rand(1,240)).*sin(5*linspace(0,2*pi,240));
subplot(5,1,1)
plot (X); title ('Original Signal');
[C, L] = wavedec(X, 3, 'db4');
C1 = C; C2 = C; C3 = C; C4 = C;
C1(L(1)+1:end) = 0;
X1 = waverec(C1, L, 'db4');
subplot(5,1,2)
plot(X1);title ('A3');
C2(1:L(1)) = 0;
C2(L(1)+L(2)+1:end) = 0;
X2 = waverec(C2, L, 'db4');
subplot(5,1,3)
plot(X2); title ('D3');
C3(1:L(1)+L(2)) = 0;
C3(L(1)+L(2)+L(3)+1:end) = 0;
X3 = waverec(C3, L, 'db4');
subplot(5,1,4)
plot(X3); title ('D2');
C4(1:L(1)+L(2)+L(3)) = 0;
C4(L(1)+L(2)+L(3)+L(4)+1:end) = 0;
X4 = waverec(C4, L, 'db4');
subplot(5,1,5)
plot(X4); title ('D1');

特徴として使用できる4長さを持つすべての信号を提供します。240

ここに画像の説明を入力

于 2014-11-11T07:11:51.860 に答える