人工智能學習 MATLAB小波神經網絡仿真模擬程序 7天數據預測未來一天的情況
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源程序如下:
- Load 11-15; % 裝載信號
- s=unnamed(1:240);
- ls=length(s);
- [cA1,cD1]=dwt(s,'db4'); ％ 單尺度一維離散小波變換
- A1=upcoef('a',cA1,'db4',1,ls)； ％ 一維系數直接重構
- D1=upcoef('d',cD1,'db4',1,ls)；
- subplot(2,1,1)；plot(A1)；title('低頻A1')；
- subplot(2,1,2)；plot(D1)；title('高頻D1')；
- A0=idwt(cA1,cD1,'db4',ls)；
- figure(2)；
- subplot(2,1,1)；plot(s)；title('原始信號')；
- subplot(2,1,2)；plot(A0)；title('重構信號')；
- [C,L]=wavedec(s,3,'db4')； ％ 使用db4小波在第3層進行分解
- cA3=appcoef(C,L,'db4',3)； ％ 重構第1、2、3層的高頻信號
- A3=wrcoef('a',C,L,'db4',3)；
- D1=wrcoef('d',C,L,'db4',1)；
- D2=wrcoef('d',C,L,'db4',2)；
- D3=wrcoef('d',C,L,'db4',3)；
- subplot(5,1,1)；plot(s)；title('原始信號')；
- ％ 多尺度一維分解結果顯示
- subplot(5,1,2)；plot(A3)；title('低頻A3')；
- subplot(5,1,3)；plot(D1)；title('高頻D1')；
- subplot(5,1,4)；plot(D2)；title('高頻D2')；
- subplot(5,1,5)；plot(D3)；title('高頻D3')；
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小波神經網絡分解程序.zip
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