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新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法
一、 介绍新版newff
(2012-11-05 17:45)
可见光通常指波长范围为:390nm - 780nm 的电磁波。人眼可见范围为:312nm - 1050nm
首先注意：
（1）用计算机产生的是“伪随机数”。用投色子计数的方法产生真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占用大量内存 ;
用噪声发生器或放射性物质也可产生真正的随机数 , 但不可重复 . 而用数学方法产生最适合计算机 , 这就是周期有限 , 易重复的 ”
伪随机数 ”
（2）随机数的产生需要有一个随机的种子，因为用计算机产生的随机数是通过递推的方法得来的，必须有一个初始值。
（3）用同一台电脑，且在初始值和递推方法相同的情况下，可以产生相同的随机序列（由于以前每次使用randn或者rand得到都是不同值，所以曾经误以为相同的seed无法产生相同的序列）
(2012-07-24 19:14)
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labview
case结构
while循环
校园
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与所有的工具软件一样，LabVIEW中的各个函数以及结构通过互相组合才能创建出实际的应用程序。就像你盖房子一样，你不可能只用一个榔头或者一把锯就行了，你只有通过把这两个工具组合使用起来才能做出好东西来。把这个理论用于你的LabVIEW测试程序开发中也是一个道理。在LabVIEW里面的结构与函数就是我们的各种工具，我们很少单独的使用其中的一种工具，在实际的程序中都是结合在一起使用的。在这里，我们先从一个单独的
现在对小波分解层数与尺度的关系作如下解释：
是不是小波以一个尺度分解一次就是小波进行一层的分解？
比如：[C,L]=wavedec(X,N,'wname')中，N为尺度，若为1，就是进行单尺度分解，也就是分解一层。
但是W=CWT(X,[2:2:128],'wname','plot')的分解尺度又是从2～128以2为步进的，这里的“分解尺度”跟上面那个“尺度”的意思一样吗？
[C,L]=wavedec(X,N,'wname')中的N为分解层数,
不是尺度,'以wname'是DB小波为例, 如DB4, 4为消失矩,则一般滤波器长度为8, 阶数为7.
wavedec针对于离散,CWT是连续的。
在数值分析中，我们学过内积，内积的物理含义：两个图形的相似性，若两个图形完全正交，则内积为0，若两个图形完全一样，则系数为1（相对值）。小波变换的实质是：原信号与小波基函数的相似性。小波系数就是小波基函数与原信号相似的系数。（英文文献中是这样解释：The
definition of wavelet transform shows that the wavelet
analysis is a measure of similarity the basis
functions(wavelets)and the original function .The coefficients
caculated indicate how close the function is to the danghter
wavelet at that particular scale
)连续小波变换：小波函数与原信号对应点相乘，再相加，得到对应点的小波变换系数，平移小波基函数，再计算小波函数与原信号对应点相乘，再相加，这样就得到一系列的小波系数。对于离散小波变换（由于很多小波函数不是正交函数，因此需要一个尺度函数）所以，原信号函数可以分解成尺度函数和小波函数的线性组合，在这个函数中，尺度函数产生低频部分，小波函数产生高频部分。
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