小波增强深度卷积神经网络

小波增强深度卷积神经网络是一种利用小波包变换来增强深度卷积神经网络的方法。该方法将小波包变换以卷积层的形式植入神经网络结构中，从而实现对原始信号在时频域上的转换。这种方法的优点在于，小波包变换能够提高分类方法的整体性和可植入性，同时卷积层能够通过梯度反向传播算法自主训练，从而赋予时频域分析方法自适应诊断任务、提升分解质量、增强与分类模型的适应度等重要能力。此外，小波包变换还能够提取信号的局部特征，从而提高分类的准确性和鲁棒性。