%0 Journal Article
%T ADAPTIVE WAVELET TRANSFORMS BY WAVENETS<br>用子波网络实现自适应子波变换
%A Harold Szu
%A <br>斯华龄
%J 红外与毫米波学报
%D 1995
%I Science Press
%X 本文从傅里叶变换（ＦＴ）的角度引入连续和离散自适应于波变换（ＷＴ），作为应用，在数学上比较子耳，眼功能和连续ＷＴ，以给人工神经网络（ＡＮＮ）提供多分辨率分析（ＭＲＡ）并行输入，这种七妙的预处理可以实现特征保持的数据压缩，避免过训练或地拟合对ＡＮＮ概括和抽象能力的影响。这可以用来解释嘈杂鸡尾酒会效应。一个例子是，对Ｎ个数据要求有Ｎ阶阶复杂性快速数据压缩的多波段红外图像，引入离散ＷＴ作为完备，正交和归
%K wavelet transforms
%K Fourier transforms
%K neural networks<br>子波网络
%K 自适应子波变换
%K 神经网络
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=1319827C0C74AAE8D654BEA21B7F54D3&jid=D3B4F771D1A06062008B4D0A2EF05996&aid=6B7CF6E8E9C93557CFE68A44145776CE&yid=BBCD5003575B2B5F&vid=F3583C8E78166B9E&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=CA4FD0336C81A37A&eid=F3090AE9B60B7ED1&journal_id=1001-9014&journal_name=红外与毫米波学报&referenced_num=0&reference_num=0