注意力机制 小波变换

注意力机制在小波变换中的应用
注意力机制能够增强模型对于重要特征的关注度，在处理复杂信号如脑电图(EEG)时尤为重要。当与小波变换相结合时，可以更有效地捕捉到不同频率下的显著变化[^1]。
小波变换的特点
小波变换具有多分辨率分析能力，能够在不同的尺度上分解信号，从而获取局部化的时间-频率表示。这种特性使得其非常适合用于非平稳信号的处理，例如EEG信号。
注意力机制的作用
通过引入注意力层，可以在多个层次的小波系数之间分配权重，突出那些更具代表性的部分。具体来说：

跨尺度注意：计算来自不同尺度下子带之间的关联程度；
内尺度注意：在同一尺度内部评估各个位置的重要性；

这种方法不仅有助于提高分类准确性，还可能减少不必要的计算资源消耗。
实现方法示例
下面给出一段Python伪代码来展示如何在一个基于PyTorch框架构建的小波神经网络(WaveNet)中加入自注意力模块:
import torch.nn as nn
from pytorch_wavelets import DWTForward, DWTInverse

class AttentionWaveletBlock(nn.Module):
def __init__(self, channels):
super().__init__()

self.dwt = DWTForward(J=1, wave='db1') # 初始化离散小波变换
self.idwt = DWTInverse(wave='db1')

# 定义一个多头自注意力层
self.attn_layer = nn.MultiheadAttention(embed_dim=channels,
num_heads=8)

def forward(self, x):
ll, lh, hl, hh = self.dwt(x.unsqueeze(-3)) # 进行一次DWT

attn_output, _ = self.attn_layer(ll.transpose(0, 1),
ll.transpose(0, 1),
ll.transpose(0, 1))

reconstructed_signal = self.idwt((attn_output.permute(1, 2, 0).contiguous(),
[lh, hl, hh]))

return reconstructed_signal.squeeze()
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此段代码展示了如何利用pytorch-wavelets库来进行一维或多维的数据转换，并在其基础上添加了一个简单的自注意力结构以加强关键信息的学习效果。