重庆大学学报（自然科学版）
重慶大學學報（自然科學版）
중경대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2006年
10期
20-23,37
,共5页
小波网络%小波元%OLS算法
小波網絡%小波元%OLS算法
소파망락%소파원%OLS산법
介绍了用于心电数据压缩而构造的一种小波神经网络以及它的小波元选择的方法.提出了根据对心电数据做频谱估计,确定其时频域支撑,再根据小波的时频特性确定小波函数的时频域支撑,来初步选定小波元,然后再利用OLS算法对初选的小波元进行筛选.选用Morlet小波为母小波,并用一段心电信号来对该方法进行验证.验证结果表明落在心电数据频谱范围内的Morlet小波有152个,再通过OLS算法筛选后小波元数大大减少了,使得小波网络的尺寸趋于最优.在网络训练时,训练时间也明显地减少.
介紹瞭用于心電數據壓縮而構造的一種小波神經網絡以及它的小波元選擇的方法.提齣瞭根據對心電數據做頻譜估計,確定其時頻域支撐,再根據小波的時頻特性確定小波函數的時頻域支撐,來初步選定小波元,然後再利用OLS算法對初選的小波元進行篩選.選用Morlet小波為母小波,併用一段心電信號來對該方法進行驗證.驗證結果錶明落在心電數據頻譜範圍內的Morlet小波有152箇,再通過OLS算法篩選後小波元數大大減少瞭,使得小波網絡的呎吋趨于最優.在網絡訓練時,訓練時間也明顯地減少.
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