Advertisement

基于SVM的Morlet小波核函数

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种新颖的Morlet小波核函数，并应用于支持向量机(SVM)中，以提高模式识别任务中的分类精度和效率。 基于Morlet小波核函数的支持向量机分类算法

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SVM的Morlet小波核函数
    优质
    本研究提出了一种新颖的Morlet小波核函数，并应用于支持向量机(SVM)中，以提高模式识别任务中的分类精度和效率。 基于Morlet小波核函数的支持向量机分类算法
     
  • 基于LFM信号的Morlet小波分析
    优质
    本研究采用Morlet小波变换对LFM（线性频率调制）信号进行深入分析，探索其在信号处理中的应用潜力及性能优化。 Morlet小波变换的基函数是在高斯包络下的单频余弦振荡函数，具有良好的时频能量集中特性，适用于连续小波变换，并且是中心对称的，在各种应用中最为广泛。然而，它缺乏尺度函数，并采用非正交分解方式，也不具备紧支撑性。与其它几种小波变换相比，Morlet小波变换在频率分辨率方面表现最佳。
     
  • 基于小波核函数的支持向量机
    优质
    本研究探索了基于小波核函数的支持向量机算法，旨在提升模式识别和回归分析的精度与效率。通过优化参数设置，该模型在处理非线性问题上展现出优越性能。 支持向量机小波核函数 支持向量机小波核函数 支持向量机小波核函数
     
  • Morlet小波的Matlab代码
    优质
    本项目提供了实现Morlet小波变换的MATLAB代码，适用于信号处理与分析领域。包括连续和离散形式的小波变换函数，便于用户深入研究时频分析。 关于Morlet小波的一个MATLAB代码，并附有注释，仅供参考。
     
  • 非线性核函数的SVM程序
    优质
    本项目为实现基于非线性核函数的支持向量机(SVM)算法的Python程序，适用于处理复杂模式识别与回归问题。 SVM非线性核函数程序主要是用来处理支持向量机中的复杂数据模式识别问题。通过使用不同的非线性核函数（如多项式、径向基函数等），可以将原始特征空间映射到一个更高维度的空间，从而使得在高维空间中原本不可分的数据变得可分。编写这类程序时需要对SVM算法原理有深入理解，并且能够根据具体应用场景选择合适的核函数和参数设置以达到最佳分类效果。
     
  • chidutu.zip_Morlet小波_复Morlet小波_时频图分析
    优质
    本研究探讨了使用Morlet小波和复Morlet小波进行信号处理与分析的方法，并通过时频图展示了其在频率和时间上的特性。 采用带宽为3、中心频率为3的复Morlet小波对示例信号进行了分析，并绘制了时频图。
     
  • Morlet波lets
    优质
    Morlet小波是一种广泛应用于信号处理和数据分析中的数学工具，特别适用于研究频率随时间变化的非平稳信号。 Morlet小波变换基于早期小波变换的思想发展而来，提出了倍频的概念。
     
  • 基于多种核函数的SVM分类器Matlab实现程序
    优质
    本简介提供了一个基于多种核函数支持向量机（SVM）分类器的MATLAB实现程序。该工具包允许用户灵活选择不同的核函数进行高效准确的数据分类，适用于机器学习和数据挖掘领域研究者使用。 该代码实现了SVM的多核函数分类，并进行了可视化展示。
     
  • MATLAB中的Morlet小波分析程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现Morlet小波变换，适用于信号处理和时间序列分析。通过调整参数可深入探究数据的多尺度特征与频谱特性。 morlet小波分析的Matlab程序可用于气象数据的统计与分析。
     
  • 解读SVM核函数与参数的功能
    优质
    本文深入探讨支持向量机(SVM)中不同类型的核函数及其关键参数的作用机制和优化策略，旨在帮助读者理解如何选择合适的核函数以提升模型性能。 支持向量机（SVM）在许多分类问题上曾取得了当时最佳的性能表现，特别是使用非线性核的支持向量机能处理线性不可分的问题。仅通过一个简单的核函数映射就能达到如此效果，让人感到不可思议。然而，核函数的概念较为抽象，在本段落中我们将通过一系列实验来展示核函数的有效性和解释支持向量机各个参数的作用，帮助大家对此有一个直观的认识。如果想深入了解SVM的理论，请参考我们之前关于“用一张图理解SVM的脉络”的文章。