小波去噪相对于神经网络去噪的局限性

小波去噪和神经网络去噪都是常见的信号去噪方法，但它们各自存在一些局限性。

小波去噪的局限性：

1. 对于不同种类的信号，需要选择不同的小波基函数，如果选择不当，可能会降低去噪效果。

2. 对于信号存在的噪声类型不同，小波去噪的效果也会受到不同的影响，有些类型的噪声可能会被小波去噪忽略掉。

3. 小波去噪的参数设置需要经验调整，如果不合适，可能会导致过度或不足去噪，影响信号的准确度。

神经网络去噪的局限性：

1. 神经网络去噪需要大量的数据进行训练，如果数据样本不足，可能会影响去噪效果。

2. 对于复杂的信号，神经网络去噪的训练成本可能会很高，需要更多的计算资源。

3. 神经网络去噪的结果可能受到网络结构和参数设置的影响，需要对网络进行优化和调整，增加一定的人工干预。