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Enregistrement W2045357246 · doi:10.1090/s0025-5718-2014-02856-1

Algorithm for constructing symmetric dual framelet filter banks

2014· article· en· W2045357246 sur OpenAlexaff
Bin Han

Notice bibliographique

RevueMathematics of Computation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Analysis and Transform Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDual (grammatical number)Filter (signal processing)AlgorithmMathematicsFilter designComputer scienceFilter bankComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dual wavelet frames and their associated dual framelet filter banks are often constructed using the oblique extension principle. In comparison with the construction of tight wavelet frames and tight framelet filter banks, it is indeed quite easy to obtain some particular examples of dual framelet filter banks with or without symmetry from any given pair of low-pass filters. However, such constructed dual framelet filter banks are often too particular to have some desirable properties such as balanced filter supports between primal and dual filters. From the point of view of both theory and application, it is important and interesting to have an algorithm which is capable of finding all possible dual framelet filter banks with symmetry and with the shortest possible filter supports from any given pair of low-pass filters with symmetry. However, to our best knowledge, this issue has not been resolved yet in the literature and one often has to solve systems of nonlinear equations to obtain nontrivial dual framelet filter banks. Given the fact that the construction of dual framelet filter banks is widely believed to be very flexible, the lack of a systematic algorithm for constructing all dual framelet filter banks in the literature is a little bit surprising to us. In this paper, by solving only small systems of linear equations, we shall completely settle this problem by introducing a step-by-step efficient algorithm to construct all possible dual framelet filter banks with or without symmetry and with the shortest possible filter supports. As a byproduct, our algorithm leads to a simple algorithm for constructing all symmetric tight framelet filter banks with two high-pass filters from a given low-pass filter with symmetry. Examples will be provided to illustrate our algorithm. To explain and to understand better our algorithm and dual framelet filter banks, we shall also discuss some properties of our algorithms and dual framelet filter banks in this paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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