Notice bibliographique
Résumé
It is of interest to study a wavelet system with a minimum number of generators. It has been showed by X. Dai, D. R. Larson, and D. M. Speegle in [11] that for any $d\times d$ real-valued expansive matrix M, a homogeneous orthonormal M-wavelet basis can be generated by a single wavelet function. On the other hand, it has been demonstrated in [21] that nonhomogeneous wavelet systems, though much less studied in the literature, play a fundamental role in wavelet analysis and naturally link many aspects of wavelet analysis together. In this paper, we are interested in nonhomogeneous wavelet systems in high dimensions with a minimum number of generators. As we shall see in this paper, a nonhomogeneous wavelet system naturally leads to a homogeneous wavelet system with almost all properties preserved. We also show that a nonredundant nonhomogeneous wavelet system is naturally connected to refinable structures and has a fixed number of wavelet generators. Consequently, it is often impossible for a nonhomogeneous orthonormal wavelet basis to have a single wavelet generator. However, for redundant nonhomogeneous wavelet systems, we show that for any $d\times d$ real-valued expansive matrix M, we can always construct a nonhomogeneous smooth tight M-wavelet frame in $L_2(R^d)$ with a single wavelet generator whose Fourier transform is a compactly supported $C^\infty$ function. Moreover, such nonhomogeneous tight wavelet frames are associated with filter banks and can be modified to achieve directionality in high dimensions. Our analysis of nonhomogeneous wavelet systems employs a notion of frequency-based nonhomogeneous wavelet systems in the distribution space. Such a notion allows us to separate the perfect reconstruction property of a wavelet system from its stability in function spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».