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在模式识别或分类中 ,从原始模式中提取有效的分类特征是非常重要的 .但对于大量的非平稳或时变信号模式来说 ,如语音 ,雷达 ,地震信号等 ,用于分类的特征往往包含在局部的时 频信息中 ,用一般的变换方法提取有效的特征比较困难 .近年来小波变换在信号处理和特征提取中得到了广泛应用 ,但小波包变换的任意多尺度分解特性 ,是分析非平稳信号更有效的方法 ,这是由于小波库中包含了丰富的小波包基 ,不同的小波包基具有不同的性质 ,反映不同的信号特性 ,能获取其他变换所不能获取的信号特征 .本文主要研究由给定的训