一种基于支持向量机的多分辨率信号逼近算法
周亚同，张太镒，陈志刚
（西安交通大学电子与信息工程学院，710049，西安）
摘要：为了进一步提升多分辨率信号逼近算法（MSA）的逼近性能，提出了一种基于支持向量机（SVM）的信号多分辨率逼近算法（SVM-MSA）．SVM-MSA以尺度子空间是再生核希尔伯特空间为前提，先在MSA中集成SVM的逼近准则并得到一个无约束规划，再引入松弛变量将无约束规划转化为约束规划，最后借助拉格朗日乘子法求解约束规划，获得逼近系数与逼近表达式．SVM-MSA不仅保留了MSA的多分辨率逐级逼近特点，而且兼具SVM良好的逼近准确度与平滑度．实验结果表明：在逼近sinc信号时，SVM-MSA具有比MSA更好的逼近准确度与平滑度；在噪声环境下，当输入信噪比大于约2dB时，具有更强的稳健性．
关键词：多分辨率；支持向量机；逼近；再生核希尔伯特空间
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：0253-987X（2006）10-1083-04