EMD分解后作为神经网络的输入问题
我的目的是要用神经网络进行模式识别,想用数据进行EMD分解后的能量熵来作为输入向量,有没有做过相似数据情况作为BP网络输入的?求EMD分解后IMF能量熵的matlab程序。谢谢,希望同学们探讨一下模式分类。 这个问题有待讨论
因为EMD本身还有很多缺陷
首先要保证EMD分解出的IMF分量的正确性 原帖由 hahaer 于 2008-12-6 13:45 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
这个问题有待讨论
因为EMD本身还有很多缺陷
首先要保证EMD分解出的IMF分量的正确性 严格按照IMF的定义和公式进行分解的,应该IMF这一点没问题吧 :lol 看你信号本身了
如果信噪比很高
采样点数足够
并且相邻分量频率足够远
应该没有问题
但是必须建立在上述前提下 我看了些文献,有用IMF能量作为神经网络输入的,有用能量熵作为输入的,那种更好呢,能量熵的计算比能量复杂些
回复 5楼 happywu 的帖子
请问你看的这两种情况都是哪些文献提出的?可否分享下?另外,能量熵似乎有几种求法,不知你关注到没!
欢迎交流 用边际谱也可以 这是一种混合建模思路
跟许多人采用小波分析+神经网络的模式一样
其实关键不是EMD能不能分解 关键是后面输入到神经网络的数据格式 当然你可以简单地把每层当做
一个输入量 或是对每一层数据重新再分为几组 训练都行
这个IDEA已经不新了 中国电机工程学报和机械工程学报上面不少这类文章 你可以查下
最后再用一个线性神经网络作每一层预测值的加权
呵呵 这个思路我也想过 这个应该没什么新意了吧?找一个关于能量熵的计算公式编写就可以了,自己动手吧... {:{39}:} 用改进的神经网络也再加上IMF的能量谱 zhongnanliuhui 发表于 2010-8-17 15:31
这是一种混合建模思路
跟许多人采用小波分析+神经网络的模式一样
说的很好,不过实现起来不容易
顶顶顶{:3_53:}{:3_53:}{:3_53:}
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