利用主成分分析理论对回声定位声波特征空间进行优化,通过小波包理论对回声定位声波进行预处理,提取能量参数,采用主成分分析法优化特征空间,减少冗余参数.以优化后的特征空间作为识别向量,通过神经网络对回声定位声波进行识别.结果表明,利用主成分分析优化特征空间,能在较高的识别率下有效降低特征空间维数.

论述了小波分析在微重量动态称重信号降噪中的应用。主要分析如何引入小波变换理论，并通过小波去除微重量动态称重信号中的噪声。阐述了小波分析去噪及其相对FFT除噪方法的优势。结果表明，用小波变换处理含噪信号，具有明显效果。