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楼主: pppjw
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pppjw 发表于 2006-10-22 15:11:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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全是pdf格式,有好几百兆。就是matlab开发团队写的用户手册。

只是编辑成图书的样式,据说所有的matlab书籍都是参考这些资料编写的。

功能描述非常完整。每个功能都有完整的使用说明。

比如我第一次知道matlab还有专门和Excel交换数据的模块,直接把Excel数据表中的数据转换成向量或矩阵的格式。

这下可好了,我就可以用matlab来作计量分析了。因为任何格式的统计数据文件一般都可以转换成Excel格式。我再从Excel格式转成matlab的格式就好办了。再也不用为matlab的大量数据输入而发愁了。

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关键词:MATLAB matla atlab 用户手册 Lab MATLAB 手册 用户

蓝色 发表于 2006-10-22 15:43:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

where ?

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sigmund 在职认证  发表于 2006-10-22 23:32:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

不要只是馋我们大家吗,还是分享一下吧!!!

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陈彦达 发表于 2006-10-23 08:15:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
骗人阿??

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flyfishying 发表于 2006-10-23 13:22:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

怎么没有东西啊???只是介绍啊????

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toddzhao 发表于 2006-10-23 15:12:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

Faint。。。。。。

这不是明显在馋我们嘛。。。

兄弟,能不能上传啊?我知道文件很大,跟版主商量商量,一定可以的!

我代表广大群众先谢谢你啦

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pppjw 发表于 2006-10-23 18:48:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

有269兆,怎么传?我试着传过两次,每次都要好几个小时,传到中间就断了,前面的都白传了。

这269兆全部打印成书都不知道有多厚。是我在我2001年买的一张电脑图书光盘中发现的。那时还没听说过matlab,所以没注意。最近翻出来才发现了这个宝贝。简直是天上掉馅饼的感觉。

只能贴一点目录出来给大家参考一下。

这是matlab统计模块的使用手册目录

Before You Begin
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
What is the Statistics Toolbox? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
How to Use This Guide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
Mathematical Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vi
Typographical Conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vii
1
Tutorial
Probability Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-2
Parameter Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-2
Descriptive Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-3
Linear Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-3
Nonlinear Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-3
Hypothesis Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-3
Multivariate Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-3
Statistical Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-3
Statistical Process Control (SPC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-3
Design of Experiments (DOE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-4
Probability Distributions
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-5
Overview of the Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-6
Probability Density Function (pdf) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-6
Cumulative Distribution Function (cdf) . . . . . . . . . . . . . . . .
1-7
Inverse Cumulative Distribution Function . . . . . . . . . . . . . .
1-7
Random Numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-9
Mean and Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-11
ii
Contents
Overview of the Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-13
Beta Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-13
Binomial Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-16
Chi-square (
c
2
) Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-18
Noncentral Chi-square Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-19
Discrete Uniform Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-20
Exponential Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-21
F Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-23
Noncentral F Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-24
Gamma Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-25
Geometric Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-28
Hypergeometric Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-29
Lognormal Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-30
Negative Binomial Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-31
Normal Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-32
Poisson Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-34
Rayleigh Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-36
Student’s t Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-37
Noncentral t Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-38
Uniform (Continuous) Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-39
Weibull Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-40
Descriptive Statistics
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-42
Measures of Central Tendency (Location) . . . . . . . . . . . . . . . .
1-42
Measures of Dispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-43
Functions for Data with Missing Values (NaNs) . . . . . . . . . . .
1-46
Percentiles and Graphical Descriptions . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-47
The Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-48
Linear Models
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-51
One-way Analysis of Variance (ANOVA) . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-51
Two-way Analysis of Variance (ANOVA) . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-53
Multiple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-56
Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-58
Quadratic Response Surface Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-59
An Interactive GUI for Response Surface Fitting
and Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-60
iii
Stepwise Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-61
Stepwise Regression Interactive GUI . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-61
Stepwise Regression Plot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-62
Stepwise Regression Diagnostics Figure . . . . . . . . . . . . . . .
1-62
Nonlinear Regression Models
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-65
Mathematical Form . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-65
Nonlinear Modeling Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-65
The Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-66
Fitting the Hougen-Watson Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-66
Confidence Intervals on the Parameter Estimates . . . . . . . 1-68
Confidence Intervals on the Predicted Responses . . . . . . . . 1-69
An Interactive GUI for Nonlinear Fitting and Prediction . . 1-69
Hypothesis Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-71
Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-71
Assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-72
Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-73
Multivariate Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-77
Principal Components Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-77
Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-78
The Principal Components (First Output) . . . . . . . . . . . . . . 1-80
The Component Scores (Second Output) . . . . . . . . . . . . . . . 1-81
The Component Variances (Third Output) . . . . . . . . . . . . . 1-85
Hotelling’s T2 (Fourth Output) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-87
Statistical Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-88
Box Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-88
Normal Probability Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-89
Quantile-Quantile Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-91
Weibull Probability Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-93
Statistical Process Control (SPC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-95
Control Charts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-95
Xbar Charts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-95
S Charts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-96
EWMA Charts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-97
Capability Studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-98
iv Contents
Design of Experiments (DOE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-100
Full Factorial Designs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-101
Fractional Factorial Designs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-102
D-optimal Designs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-103
Generating D-optimal Designs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-103
Augmenting D-Optimal Designs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-106
Design of Experiments with Known but
Uncontrolled Inputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-108
Demos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-109
The disttool Demo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-109
The randtool Demo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-110
The polytool Demo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-111
The rsmdemo Demo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-116
Part 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-117
Part 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-118
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-119
2 Reference

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pppjw 发表于 2006-10-23 18:54:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

这是高阶谱分析模块的手册

Higher-Order Spectral Analysis Toolbox
For Use with MATLAB®
Ananthram Swami
Jerry M. Mendel
Chrysostomos L. (Max) Nikias

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-2
Polyspectra and Linear Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-4
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-4
Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-6
Why Do We Need Higher-Order Statistics? . . . . . . . . . . . . . . . 1-10
Bias and Variance of an Estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-11
Estimating Cumulants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-12
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-14
Estimating Polyspectra and Cross-polyspectra . . . . . . . . . . . . 1-15
Estimating the Power Spectrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-15
Estimating Bispectra and Cross-Bispectra . . . . . . . . . . . . . 1-16
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-18
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-19
Estimating Bicoherence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-20
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-20
Testing for Linearity and Gaussianity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-22
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-24
ii Contents
Parametric Estimators, ARMA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-26
MA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-29
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-30
AR Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-31
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-32
ARMA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-32
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-34
AR Order Determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-34
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-35
MA Order Determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-36
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-37
Linear Processes: Impulse Response Estimation . . . . . . . . . . . 1-37
The Polycepstral Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-38
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-39
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-41
The Matsuoka-Ulrych Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-41
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-42
Linear Processes: Theoretical Cumulants and Polyspectra . . 1-43
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-43
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-45
Linear Prediction Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-47
Levinson Recursion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-47
Trench Recursion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-49
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-50
Deterministic Formulation of FBLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-53
Adaptive Linear Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-54
RIV Algorithm: Transversal Form . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-56
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-57
RIV Algorithm: Double-Lattice Form . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-58
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-60
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-61
Harmonic Processes and DOA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-62
Resolution and Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-65
AR and ARMA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-66
Pisarenko’s Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-67
Multiple Signal Classification (MUSIC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-68
Minimum-Norm Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-69
ESPRIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-70
iii
Criterion-Based Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-72
Cumulant-Based Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-74
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-75
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-77
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-79
Nonlinear Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-80
Solution Using Cross-Bispectra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-80
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-82
Solution Using FTs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-82
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-83
Quadratic Phase Coupling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-84
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-87
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-88
Time-Frequency Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-89
Wigner Spectrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-90
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-93
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-94
Wigner Bispectrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-94
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-96
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-97
Wigner Trispectrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-98
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-99
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-100
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-100
Time-Delay Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-101
A Cross-Correlation Based Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-101
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-103
A Cross-Cumulant Based Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-103
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-105
A Hologram Based Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-105
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-107
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-107
iv Contents
Case Studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-108
Sunspot Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-108
Canadian Lynx Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-114
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-114
A Classification Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-120
Laughter Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-122
Pitfalls and Tricks of the Trade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-131
Data Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-134
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-139
2
Reference
Function Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-2
Higher-Order Spectrum Estimation: Conventional Methods . . 2-2
Higher-Order Spectrum Estimation: Parametric Methods . . . . 2-3
Quadratic Phase Coupling (QPC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-3
Second-Order Volterra Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-4
Harmonic Retrieval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-4
Time-Delay Estimation (TDE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-4
Array Processing: Direction of Arrival (DOA) . . . . . . . . . . . . . . 2-4
Adaptive Linear Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-5
Impulse Response (IR), Magnitude and
Phase Retrieval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-5
Time-Frequency Estimates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-5
Utilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-6
Demo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-6
Miscellaneous . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-7
Prompting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-7
Guided tour . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-7
Addenda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-7

使用道具

pppjw 发表于 2006-10-23 18:56:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

这是神经网络的

Neural Network Toolbox
For Use with MATLAB
®
Howard Demuth
Mark Beale

1
Introduction
Neural Networks
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-2
Getting Started
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-4
Basic Chapters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-4
Help and Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-4
Whats New in 3.0
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-5
Other New Algorithms and Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-5
Modular Network Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-5
Simulink Simulation Support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-5
General Toolbox Improvements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-5
Reduced Memory Levenberg-Marquardt Algorithm
. . . . . . .
1-6
Other New Networks, Algorithms and Improvements
. . . . .
1-7
Resilient Backpropagation (Rprop) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-7
Conjugate Gradient Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-7
Quasi-Newton Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-7
BFGS Quasi Newton Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-7
A One Step Secant Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-7
Speed Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-8
Improving Generalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-9
Regularization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-9
Early Stopping With Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-9
Pre and Post Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-9
Scale Minimum and Maximum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-10
Scale Mean and Standard Deviation . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-10
Principal Component Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-10
Post-training Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-10
New Training Options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-10
Probabilistic Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-11
Generalized Regression Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-11
ii
Contents
Modular Network Representation
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-12
Better Simulink Support
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-13
General Toolbox Improvements
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-14
Simpler and More Extensible Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-14
Custom Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-15
Neural Network Applications
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-16
Aerospace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-16
Automotive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-16
Banking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-16
Defense . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-16
Electronics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-16
Entertainment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-17
Financial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-17
Insurance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-17
Manufacturing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-17
Medical . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-17
Oil and Gas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-17
Robotics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-17
Speech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-18
Securities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-18
Telecommunications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-18
Transportation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-18
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-18
Neural Network Design Book
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-19
Acknowledgments
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1-20
2
Neuron Model and Network Architectures
Basic Chapters
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-2
Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-2
Mathematical Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-2
Mathematical and Code Equivalents . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-2
iii
Neuron Model
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-4
Simple Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-4
Transfer Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-5
Neuron With Vector Input . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-7
Network Architectures
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2-10
A Layer of Neurons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-10
Inputs and Layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-11
Multiple Layers of Neurons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-13
Data Structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-15
Simulation With Concurrent Inputs in a Static Network . . . . 2-15
Simulation With Sequential Inputs in a Dynamic Network . . 2-16
Simulation With Concurrent Inputs in a Dynamic Network . 2-18
Training Styles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-20
Incremental Training (of Adaptive and Other Networks) . . . . 2-20
Incremental Training with Static Networks . . . . . . . . . . . . 2-20
Incremental Training With Dynamic Networks . . . . . . . . . 2-22
Batch Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-22
Batch Training With Static Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-22
Batch Training With Dynamic Networks . . . . . . . . . . . . . . . 2-24
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-26
Figures and Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-28
Simple Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-28
Hard Limit Transfer Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-28
Purelin Transfer Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-28
Log Sigmoid Transfer Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-29
Neuron With Vector Input . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-29
Net Input . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-29
Single Neuron Using Abbreviated Notation . . . . . . . . . . . . 2-30
Icons for Transfer Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-30
Layer of Neurons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-30
Three Layers of Neurons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-31
Weight Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-31
Layer of Neurons, Abbreviated Notation . . . . . . . . . . . . . . . 2-32
Layer of Neurons Showing Indices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-32
Three Layers, Abbreviated Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-33
Linear Neuron With Two Element Vector Input. . . . . . . . . 2-34
Dynamic Network With One Delay. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-34
iv Contents
3
Perceptrons
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-2
Important Perceptron Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-3
Neuron Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-4
Perceptron Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-6
Creating a Perceptron (NEWP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-7
Simulation (SIM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-8
Initialization (INIT) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-9
Learning Rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-11
Perceptron Learning Rule (LEARNP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-12
Adaptive Training (ADAPT) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-15
Limitations and Cautions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-21
Outliers and the Normalized Perceptron Rule . . . . . . . . . . . . . 3-21
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-23
Figures and Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-23
Perceptron Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-23
Perceptron Transfer Function, hardlim . . . . . . . . . . . . . . 3-24
Decision Boundary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-24
Perceptron Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-25
The Perceptron Learning Rule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-25
One Perceptron Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-26
New Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-26
4
Adaptive Linear Filters
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-2
Important Linear Network Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-3
v
Neuron Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-4
Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-5
Single ADALINE (NEWLIN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-6
Mean Square Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-9
Linear System Design (NEWLIND) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-10
LMS Algorithm (LEARNWH) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-11
Linear Classification (TRAIN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-13
Adaptive Filtering (ADAPT) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-16
Tapped Delay Line . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-16
Adaptive Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-17
Adaptive Filter Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-18
Prediction Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-20
Noise Cancellation Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-21
Multiple Neuron Adaptive Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-23
Limitations and Cautions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-25
Overdetermined Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-25
Underdetermined Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-25
Linearly Dependent Vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-25
Too Large a Learning Rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-26
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-27
Figures and Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-28
Linear Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-28
Purelin Transfer Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-28
MADALINE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-29
ADALINE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-29
Decision Boundary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-30
Mean Square Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-30
LMS (Widrow-Hoff) Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-30
Tapped Delay Line . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-31
Adaptive Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-32
Adaptive Filter Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-32
vi Contents
Prediction Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-33
Noise Cancellation Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-34
Multiple Neuron Adaptive Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-35
Abbreviated Form of Adaptive Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-35
Specific Small Adaptive Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-36
New Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-36
5
Backpropagation
Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-2
Fundamentals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-3
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-3
Neuron Model (TANSIG, LOGSIG, PURELIN) . . . . . . . . . . . 5-3
Feedforward Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-5
Simulation (SIM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-8
Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-8
Backpropagation Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-9
Faster Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-16
Variable Learning Rate (TRAINGDA, TRAINGDX) . . . . . . . . 5-16
Resilient Backpropagation (TRAINRP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-18
Conjugate Gradient Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-20
Fletcher-Reeves Update (TRAINCGF) . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-20
Polak-Ribiére Update (TRAINCGP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-22
Powell-Beale Restarts (TRAINCGB) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-24
Scaled Conjugate Gradient (TRAINSCG) . . . . . . . . . . . . . . 5-25
Line Search Routines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-26
Golden Section Search (SRCHGOL) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-26
Brent’s Search (SRCHBRE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-27
Hybrid Bisection-Cubic Search (SRCHHYB) . . . . . . . . . . . 5-27
Charalambous’ Search (SRCHCHA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-28
Backtracking (SRCHBAC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-28
Quasi-Newton Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-29
BFGS Algorithm (TRAINBFG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-29
One Step Secant Algorithm (TRAINOSS) . . . . . . . . . . . . . . 5-30
Levenberg-Marquardt (TRAINLM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-31
Reduced Memory Levenberg-Marquardt (TRAINLM) . . . . . . . 5-33
vii
Speed and Memory Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-35
Improving Generalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-37
Regularization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-38
Modified Performance Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-38
Automated Regularization (TRAINBR) . . . . . . . . . . . . . . . . 5-39
Early Stopping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-41
Preprocessing and Postprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-44
Min and Max (PREMNMX, POSTMNMX, TRAMNMX) . . . . . 5-44
Mean and Stand. Dev. (PRESTD, POSTSTD, TRASTD) . . . . . 5-45
Principal Component Analysis (PREPCA, TRAPCA) . . . . . . . 5-46
Post-training Analysis (POSTREG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-47
Sample Training Session . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-49
Limitations and Cautions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-54
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-56
6
Radial Basis Networks
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-2
Important Radial Basis Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-2
Radial Basis Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-3
Neuron Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-3
Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-4
Exact Design (NEWRBE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-5
More Efficient Design (NEWRB) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-7
Demonstrations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-8
Generalized Regression Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-9
Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-9
Design (NEWGRNN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-11
viii Contents
Probabilistic Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-12
Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-12
Design (NEWPNN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-13
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-15
Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-16
Radial Basis Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-16
Radbas Transfer Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-16
Radial Basis Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-17
Generalized Regression Neural Network Architecture . . . . 6-17
Probabilistic Neural Network Architecture . . . . . . . . . . . . . 6-18
New Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-19
7
Self-Organizing Networks
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-2
Important Self-Organizing Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-2
Competitive Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-3
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-3
Creating a Competitive Neural Network (NEWC) . . . . . . . . . . 7-4
Kohonen Learning Rule (LEARNK) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-5
Bias Learning Rule (LEARNCON) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-5
Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-6
Graphical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-8
Self-Organizing Maps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-10
Topologies (GRIDTOP, HEXTOP, RANDTOP) . . . . . . . . . . . . 7-12
Distance Functions (DIST, LINKDIST,
MANDIST, BOXDIST) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-16
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-19
Creating a Self Organizing MAP Neural Network
(NEWSOM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-20
Training (LEARNSOM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-22
Phase 1: Ordering Phase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-22
Phase 2: Tuning Phase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-22
ix
Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-25
One-Dimensional Self-Organizing Map . . . . . . . . . . . . . . . . 7-25
Two-Dimensional Self-Organizing Map . . . . . . . . . . . . . . . . 7-27
Summary and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-32
Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-32
Competitive Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-32
Self Organizing Feature Map Architecture . . . . . . . . . . . . . 7-33
New Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-33
8
Learning Vector Quantization
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-2
Important LVQ Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-2
Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-3
Creating an LVQ Network (NEWLVQ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-5
LVQ Learning Rule(LEARNLV2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-9
Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-11
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-14
Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-14
LVQ Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-14
New Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-14
x Contents
9 Recurrent Networks
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-2
Important Recurrent Network Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-2
Elman Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-3
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-3
Creating an Elman Network (NEWELM) . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-4
Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-4
Training an Elman Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-6
Hopfield Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-9
Fundamentals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-9
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-9
Design(NEWHOP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-11
Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-13
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-16
Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-17
Elman Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-17
Hopfield Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-17
New Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9-18
10
Applications
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-2
Application Scripts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-2
Applin1: Linear Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-3
Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-3
Network Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-4
Network Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-4
Thoughts and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-6
xi
Applin2: Adaptive Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-7
Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-7
Network Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-8
Network Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-8
Network Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-8
Thoughts and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-10
Applin3: Linear System Identification . . . . . . . . . . . . . . . . 10-11
Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-11
Network Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-12
Network Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-12
Thoughts and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-14
Applin4: Adaptive System Identification . . . . . . . . . . . . . . 10-15
Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-15
Network Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-16
Network Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-17
Network Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-17
Thoughts and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-17
Appelm1: Amplitude Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-19
Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-19
Network Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-20
Network Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-20
Network Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-21
Network Generalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-22
Improving Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-23
Appcs1: Nonlinear System Identification . . . . . . . . . . . . . . 10-24
Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-25
Network Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-26
Network Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-26
Network Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-26
Thoughts and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-29
xii Contents
Appcs2: Model Reference Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-30
Mathematical Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-30
Neural Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-31
Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-32
Network Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-32
Network Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-33
Network Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-36
Thoughts and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-37
Appcr1: Character Recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-38
Problem Statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-38
Neural Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-39
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-40
Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-40
Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-40
Training Without Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-41
Training With Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-41
Training Without Noise Again . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-42
System Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-42
Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10-43
11
Advanced Topics
Custom Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-2
Custom Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-4
Network Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-5
Architecture Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-5
Number of Outputs and Targets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-7
Subobject Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-8
Inputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-8
Network Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-12
Weight and Bias Values . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-13
Network Behavior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-14
Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-14
Training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-14
xiii
Additional Toolbox Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
Initialization Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
randnc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
randnr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
Transfer Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
satlin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
softmax . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
tribas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-17
Learning Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-18
learnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-18
learnhd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-18
learnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-18
learnos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-18
Custom Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-19
Simulation Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-20
Transfer Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-20
Net Input Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-22
Weight Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-24
Initialization Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-26
Network Initialization Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-26
Layer Initialization Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-26
Weight and Bias Initialization Functions . . . . . . . . . . . . . 11-27
Learning Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-29
Training Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-29
Adapt Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-32
Performance Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-34
Weight and Bias Learning Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-36
Self-Organizing Map Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-39
Topology Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-39
Distance Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11-40
xiv Contents
12
Network Object Reference
Network Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-2
Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-2
numInputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-2
numLayers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-2
biasConnect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-3
inputConnect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-4
layerConnect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-4
outputConnect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-4
targetConnect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-5
numOutputs (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-5
numTargets (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-5
numInputDelays (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-5
numLayerDelays (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-6
Subobject Structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-6
inputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-7
layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-7
outputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-7
targets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-8
biases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-8
inputWeights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-9
layerWeights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-9
Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-10
adaptFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-10
initFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-10
performFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-11
trainFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-11
Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-13
adaptParam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-13
initParam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-13
performParam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-13
trainParam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-14
Weight and Bias Values . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-14
IW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-14
LW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-15
b . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-16
Other . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-16
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-16
xv
Subobject Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-17
Inputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-17
range . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-17
size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-17
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-18
Layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-18
dimensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-18
distanceFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-19
distances (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-19
initFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-20
netInputFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-20
positions (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-21
size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-22
topologyFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-22
transferFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-23
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-24
Outputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-25
size (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-25
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-25
Targets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-25
size (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-25
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-25
Biases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-26
initFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-26
learn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-26
learnFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-27
learnParam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-27
size (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-28
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-28
Input Weights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-28
delays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-28
initFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-29
learn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-29
learnFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-30
learnParam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-31
size (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-31
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-31
weightFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-32
xvi Contents
LayerWeights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-32
delays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-32
initFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-32
learn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-33
learnFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-33
learnParam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-35
size (read-only) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-35
userdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-35
weightFcn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12-36
13
Reference
Functions Listed by Network Type . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13-2
Functions by Class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13-3
Transfer Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13-13
Transfer Function Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13-14
Reference Page Headings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13-18
Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13-19
Glossary

使用道具

pppjw 发表于 2006-10-23 19:02:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

这是小波分析的

Wavelet Toolbox
For Use with MATLAB

Preface
About the Authors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv
Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xvi
What is the Wavelet Toolbox? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xvii
How to Use This Guide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xviii
For More Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xix
Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xx
System Recommendations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xx
Platform-Specific Details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xx
Windows Fonts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xx
Other Platforms Fonts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxi
Mouse Compatibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxi
Typographical Conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxii
1
Wavelets: A New Tool for Signal Analysis
Fourier Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-3
Short-Time Fourier Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-4
Wavelet Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-5
What Can Wavelet Analysis Do? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-5
v Contents
What is Wavelet Analysis? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-7
Number of Dimensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-7
The Continuous Wavelet Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-8
Scaling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-9
Shifting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-10
Five Easy Steps to a Continuous Wavelet Transform . . . . . . . 1-10
Scale and Frequency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-13
The Scale of Nature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-13
What’s Continuous About the Continuous
Wavelet Transform? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-15
The Discrete Wavelet Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-16
One-Stage Filtering: Approximations and Details . . . . . . . . . . 1-16
Multiple-Level Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-19
Number of Levels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-19
Wavelet Reconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-20
Reconstruction Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-21
Reconstructing Approximations and Details . . . . . . . . . . . . . . 1-21
Relationship of Filters to Wavelet Shapes . . . . . . . . . . . . . . . . 1-23
The Scaling Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-25
Multistep Decomposition and Reconstruction . . . . . . . . . . . . . 1-25
Wavelet Packet Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-27
History of Wavelets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-29
An Introduction to the Wavelet Families . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-30
Haar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-31
Daubechies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-31
Biorthogonal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-32
Coiflets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-33
Symlets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-33
Morlet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-34
Mexican Hat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-34
Meyer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-35
vi
2
Using Wavelets
Continuous Wavelet Analysis (One-Dimensional) . . . . . . . . . . 2-3
Continuous Analysis Using the Command Line . . . . . . . . . . . . 2-3
Continuous Analysis Using the Graphical Interface . . . . . . . . . 2-7
Importing and Exporting Information
from the Graphical Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-11
Loading Signals into the Continuous Wavelet 1-D Tool . . . 2-11
Saving Wavelet Coefficients . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-12
One-Dimensional Discrete Wavelet Analysis . . . . . . . . . . . . 2-13
Analysis Decomposition Functions: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-13
Synthesis Reconstruction Functions: . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-13
Decomposition Structure Utilities:
Analysis Decomposition Functions: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-14
One-Dimensional Analysis Using the Command Line . . . . . . 2-15
One-Dimensional Analysis Using the Graphical Interface . . . 2-22
Importing and Exporting Information
from the Graphical Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-38
Saving Information to the Disk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-38
Loading Information into the Wavelet 1-D Tool . . . . . . . . . 2-40
Two-Dimensional Discrete Wavelet Analysis . . . . . . . . . . . . . 2-43
Analysis-Decomposition Functions: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-43
Synthesis-Reconstruction Functions: . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-43
Decomposition Structure Utilities: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-43
De-noising and Compression: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-44
Two-Dimensional Analysis Using the Command Line . . . . . . 2-44
Two-Dimensional Analysis Using the Graphical Interface . . . 2-52
Importing and Exporting Information
from the Graphical Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-59
Saving Information to the Disk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-59
Loading Information into the Wavelet 2-D Tool . . . . . . . . . 2-62
Working with Indexed Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-66
Understanding Images in MATLAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-66
Indexed Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-66
Wavelet Decomposition of Indexed Images . . . . . . . . . . . . . . . 2-68
How Decompositions Are Displayed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2-71
vii Contents
3
Wavelet Applications
Detecting Discontinuities and Breakdown Points I . . . . . . . . 3-3
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-4
Guidelines for Detecting Discontinuities . . . . . . . . . . . . . . . . 3-4
Detecting Discontinuities and Breakdown Points II . . . . . . . 3-6
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-7
Detecting Long-Term Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-8
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-9
Detecting Self-Similarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-10
Wavelet Coefficients and Self-Similarity . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-10
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-11
Identifying Pure Frequencies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-12
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-12
Suppressing Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-15
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-16
Vanishing Moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-17
De-Noising Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-18
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-18
Compressing Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-21
Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-22
4
Wavelets in Action: Examples and Case Studies
Illustrated Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-3
Advice to the Reader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-6
About Further Exploration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-7
Example #1: A Sum of Sines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-8
viii
Example #2: A Frequency Breakdown . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-10
Example #3: Uniform White Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-12
Example #4: Colored AR(3) Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-14
Example #5: Polynomial + White Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-16
Example #6: A Step Signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-18
Example #7: Two Proximal Discontinuities . . . . . . . . . . . . . . . 4-20
Example #8: A Second-Derivative Discontinuity . . . . . . . . . . . 4-22
Example #9: A Ramp + White Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-24
Example #10: A Ramp + Colored Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-26
Example #11: A Sine + White Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-28
Example #12: A Triangle + A Sine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-30
Example #13: A Triangle + A Sine + Noise . . . . . . . . . . . . . . . 4-32
Example #14: A Real Electricity Consumption Signal . . . . . . . 4-34
A Case Study: An Electrical Signal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-36
Data and the External Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-36
Analysis of the Midday Period . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-38
Analysis of the End of the Night Period . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-39
Suggestions for Further Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-42
Identify the Sensor Failure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-42
Suppress the Noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-43
Identify Patterns in the Details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-44
Locate and Suppress Outlying Values . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-46
Study Missing Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-47
Fast Multiplication of Large Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4-48
Example 1: Effective Fast Matrix Multiplication . . . . . . . . 4-49
Example 2: Ineffective Fast Matrix Multiplication . . . . . . . 4-51
5
Using Wavelet Packets
About Wavelet Packet Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-3
One-Dimensional Wavelet Packet Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . 5-6
De-Noising a Signal Using Wavelet Packet . . . . . . . . . . . . . . . 5-14
ix Contents
Two-Dimensional Wavelet Packet Analysis . . . . . . . . . . . . . . . 5-19
Importing and Exporting from Graphical Tools . . . . . . . . . . 5-26
Saving Information to the Disk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-26
Saving Synthesized Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-26
Saving Synthesized Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-27
Saving One-Dimensional Decomposition Structures . . . . . . 5-27
Saving Two-Dimensional Decomposition Structures . . . . . 5-28
Loading Information into the Graphical Tools . . . . . . . . . . . . . 5-28
Loading Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-29
Loading Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5-29
Loading Wavelet Packet Decomposition Structures . . . . . . 5-30
6
Advanced Concepts
Mathematical Conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-2
General Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-5
Wavelets: A New Tool for Signal Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-5
Wavelet Decomposition:
A Hierarchical Organization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-5
Finer and Coarser Resolutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-6
Wavelet Shapes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-6
Wavelets and Associated Families . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-8
Wavelets on a Regular Discrete Grid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-13
Wavelet Transforms: Continuous and Discrete . . . . . . . . . . . . 6-14
Local and Global Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-16
Synthesis: An Inverse Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-17
Details and Approximations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-18
The Fast Wavelet Transform (FWT) Algorithm . . . . . . . . . . . 6-21
Filters Used to Calculate the DWT and IDWT . . . . . . . . . . . . 6-21
Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-24
Why Does Such an Algorithm Exist? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-29
x
One-Dimensional Wavelet Capabilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-34
Two-Dimensional Wavelet Capabilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-40
Dealing with Border Distortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-46
Signal Extensions: Zero-Padding, Symmetrization,
and Smooth Padding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-46
Periodized Wavelet Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-55
Frequently Asked Questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-56
Continuous or Discrete Analysis? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-56
Why Are Wavelets Useful for Space-Saving Coding? . . . . . 6-56
Why Do All Wavelets Have Zero Average and Sometimes
Several Vanishing Moments? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-57
What About the Regularity of a Wavelet y? . . . . . . . . . . . . 6-57
Are Wavelets Useful in Fields Other Than Signal or
Image Processing? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-58
What Functions Are Candidates to Be a Wavelet? . . . . . . . 6-59
Is It Easy to Build a New Wavelet? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-59
What Is the Link Between Wavelet and Fourier Analysis? 6-60
Wavelet Families: Additional Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-62
Daubechies Wavelets: dbN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-63
Haar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-64
dbN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-64
Symlet Wavelets: symN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-65
Coiflet Wavelets: coifN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-66
Biorthogonal Wavelet Pairs: biorNr.Nd . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-67
Meyer Wavelet: meyr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-69
Battle-Lemarie Wavelets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-70
Mexican Hat Wavelet: mexh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-71
Morlet Wavelet: morl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-72
Summary of Wavelet Families and Associated Properties 6-73
Wavelet Applications: More Detail . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-74
Suppressing Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-74
Splitting Signal Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-77
Noise Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-77
xi Contents
De-Noising . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-79
The Basic One-Dimensional Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-80
De-Noising Procedure Principles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-80
Soft or Hard Thresholding? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-81
Threshold Selection Rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-82
Dealing with Unscaled Noise and Non-White Noise . . . . . . 6-84
De-Noising in Action . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-85
Extension to Image De-Noising . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-88
More About De-Noising . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-89
Data Compression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-90
Default Values for De-Noising and Compression . . . . . . . . . . . 6-93
De-noising. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-93
Compression. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-93
About the Birge-Massart Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-94
Wavelet Packets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-95
From Wavelets to Wavelet Packets: Decomposing the Details 6-95
Wavelet Packets in Action: An Introduction . . . . . . . . . . . . . . 6-96
Example 1: Analyzing a Sine Function . . . . . . . . . . . . . . . . 6-96
Example 2: Analyzing a Chirp Signal . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-97
Building Wavelet Packets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-98
Wavelet Packet Atoms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-101
Organizing the Wavelet Packets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-104
Choosing the Optimal Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-105
Wavelet Packets 1-D Decomposition Structure . . . . . . . . . . . 6-111
Wavelet Packets 2-D Decomposition Structure . . . . . . . . . . . 6-113
Wavelet Packets for Compression and De-Noising . . . . . . . . 6-113
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6-114
7
Adding Your Own Wavelets
Preparing to Add a New Wavelet Family . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-3
Choose the Wavelet Family Full Name . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-3
Choose the Wavelet Family Short Name . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-3
Determine the Wavelet Type . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-4
xii
Define the Orders of Wavelets
Within the Given Family . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-4
Build a MAT-File or M-File . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-5
Type 1 (Orthogonal with FIR Filter) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-5
Type 2 (Biorthogonal with FIR Filter) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-5
Type 3 (Orthogonal with Scale Function) . . . . . . . . . . . . . . . . 7-6
Type 4 (No FIR Filter; No Scale Function) . . . . . . . . . . . . . . . 7-6
Define the Effective Support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-7
How to Add a New Wavelet Family . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-8
Example 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-8
Example 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-12
After Adding a New Wavelet Family . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7-16
8
Reference
Commands Grouped by Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8-2
A
GUI Reference
General Features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-3
Color Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-3
Connectedness of Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-3
Using the Mouse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-4
Making Selections and Activating Controls . . . . . . . . . . . . . . A-5
Translating Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-5
Displaying Position-Dependent Information . . . . . . . . . . . . . A-5
Controlling the Colormap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-6
Controlling the Number of Colors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-7
Controlling the Coloration Mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-8
Customizing Graphical Objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-8
xiii Contents
Customizing Print Settings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-10
Using Menus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-11
Continuous Wavelet Tool Features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-14
Wavelet 1-D Tool Features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-15
Tree Mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-15
More Display Options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-15
Wavelet 2-D Tool Features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-17
Wavelet Packet Tool Features (1-D and 2-D) . . . . . . . . . . . . . A-18
Node Action Functionality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-19
Wavelet Display Tool . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-22
Wavelet Packet Display Tool . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A-23

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