大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于什么是bp滤波的问题，于是小编就整理了4个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
谐波大有什么特征？
变频器的整流部分一般为三相全波不可控整流，直流回路采用大电容作为滤波器，虽然变频器的网侧输入电压波形基本上是正弦波，但输入电流是脉冲式的充电电流，含有丰富的谐波，表现在网侧的有5、7、11、13、15、17、19次谐波电流，一般最大以5、7次为主。领步电能质量服务平台建议，可选用LBAPF-BP系列变频设备专用有源滤波器对电网谐波进行滤除
bp神经网络求决定系数的意义？
bp神经网络就是模拟神经元，进行分类训练。他的物理意义是什么呢，就是每个神经元对应我们计算中的滤波器，当他"看到"某个图片或者某组数据，反应就特别强烈，相乘所得的值就特别大，这大概就是所说的激活吧。bp神经网络是有监督的分学习，就是通过多组样本数据，计算所得结果，然后通过理想结果与所得结果的偏差，来反向更新计算神经源的权重，达到拟合的目的，最终通过不断的调整权值，与计算所得与期望结果的偏差越来越小。
KT是什么意思？
KT表示时间继电器。时间继电器是指当加入（或去掉）输入的动作信号后，其输出电路需经过规定的准确时间才产生跳跃式变化（或触头动作）的一种继电器。是一种使用在较低的电压或较小电流的电路上，用来接通或切断较高电压、较大电流的电路的电气元件。
小波网络什么意思？
小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。
它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。
它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。
“小波神经网络”的应用：1、在影像处理方面，可以用于影像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少b超、CT、核磁共振成像的时间，提高解析度等。2、在信号分析中的应用也十分广泛。
它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。3、在工程技术等方面的应用。
到此，以上就是小编对于的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用。
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