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基于小波分解的色噪声预测
被引：1
作者：
高飞
张晓辉
机构：
[1] 北京理工大学信息科学技术学院电子工程系
[2] 中国科学院空间科学与技术应用研究中心 北京
[3] 北京
来源：
关键词：
色噪声预测;
小波分析;
时间序列;
D O I：
10.15918/j.tbit1001-0645.2003.03.022
中图分类号：
TN911 [通信理论];
学科分类号：
081002 ;
摘要：
研究色噪声的预测.将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合,提出了基于小波分解的神经网络预测方法.通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测,验证了该方法的预测效果.将该预测方法用于色噪声的预测研究,通过改变对色噪声的采样速率,分析了色噪声预测的可能性和效果.研究结果表明,色噪声是可以预测的;对其预测的误差随采样率的提高而减小;基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法.
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页数：5
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