资源包含文件：Matlab源码+lunwen文档 [摘 要] 针对 RoboMaster 机甲大师赛赛场变化多端的情况，采用模糊小波神经网络对攻击目标的优先级进行评估和预测，利用模糊神经网络解决复杂环境信息的不确定问题，同时利用了小波神经网络增强神经网络的收敛速度和泛化能力。本文提出了一种针对赛场环境复杂度和未知性的攻击目标优先级预测方案并进行仿真实验，根据仿真结果表明，该算法可有效预测目标的攻击优先级，并且具有较好的稳定性、预测精度以及泛化能力。 关键词： 模糊小波神经网络; 攻击优先级 目录 基于模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估 1 1 引言 1 2.1 模糊神经网络原理 1 2 原理 2 3 2.2 模糊小波神经网络原理 3 3 目标优先级估计的主要因素 3 4 4 基于 FWNN 的目标优先级评估仿真实验 5 5 结论 5 6 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/122407761?spm=1001.2014.3001.5501

小波神经网络预测代码_matlab源码.rar

利用小波基，对时域下的信号进行重构，利用压缩感知算法有，有omp stomp bregman GPSR_BB等 算法。发现百分百采样，bregman 算法收敛速度最快，重构效果最好。同时还测试了克罗尼科技 基对于作为稀疏基对压缩感知结果的影响。同时还有离散傅里叶正交基。很有意义。对于初学者或者，学习过程有问题的同学可以得到很好的借鉴作用。

9.4小波反变换及小波容许条件 下述定理给出了连续小波反变换的公式及反变换存在的条件。 定理 9.2 设 )()(),( 2 RLttx  ，记 )( 为 )(t 的傅里叶变换，若       0 2 )( c 则 )(tx 可由其小波变换 ),( baW Tx 来恢复，即 dadbtbaW Ta c tx bax )(),( 1 )( , 0 2        (9.4.1) 证明：设 )()( 1 txtx  ， )()(2 tttx   ,则 )()(),( 21 txtxtx  )()()(),( a bt a 1 dt a bt tt a 1 baW T 2x       将它们分别代入（9.3.8）式的两边，再令 tt  ，于是有 dadbtbaW Ta c tx bax )(),( 1 )( , 0 2        于是定理得证。 在定理 9.1和定理 9.2中，结论的成立都是以 c <为前提条件的。（9.3.9）式又称为 “容许条件（admissibility condition）。该容许条件含有多层的意思： 1. 并不是时域的任一函数 )()( 2 RLt  都可以充当小波。其可以作为小波的必要条件 是其傅里叶变换满足该容许条件；

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