小波分析和神经网络在过程数据预处理中的应用

摘要

分析了信号的奇异性检测原理,利用小波变换模极大值在多尺度上的表现与李普西兹指数间的关系,对小波变换后的系数进行处理,重构小波变换,然后对重构后的小波变换进行小波反变换,达到信号预处理的目的;同时,介绍了自联想网络的结构及其在信号消噪方面的应用.仿真实例表明,利用这2种方法进行过程数据的预处理,消噪后信号的信噪比显著提高;小波变换模极大值方法具有很理想的逼近精度,而神经网络则具有快速的计算能力.