The Projection Method for Multidimensional Framelet and Wavelet Analysis
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Notice bibliographique
Résumé
The projection method is a simple way of constructing functions and filters by integrating multidimensional functions and filters along parallel superplanes in the space domain. Equivalently expressed in the frequency domain, the projection method constructs a new function by simply taking a cross-section of the Fourier transform of a multidimensional function. The projection method is linked to several areas such as box splines in approximation theory and the projection-slice theorem in image processing. In this paper, we shall systematically study and discuss the projection method in the area of multidimensional framelet and wavelet analysis. We shall see that the projection method not only provides a painless way for constructing new wavelets and framelets but also is a useful analysis tool for studying various optimal properties of multidimensional refinable functions and filters. Using the projection method, we shall explicitly and easily construct a tight framelet filter bank from every box spline filter having at least order one sum rule. As we shall see in this paper, the projection method is particularly suitable to be applied to frequency-based nonhomogeneous framelets and wavelets in any dimensions, and the periodization technique is a special case of the projection method for obtaining periodic wavelets and framelets from wavelets and framelets on Euclidean spaces.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle