On the similarity between discrete harmonic wavelet and discrete orthonormal S transform
Notice bibliographique
Résumé
Two efficient transforms: discrete harmonic wavelet transform (DHWT) and discrete orthonormal S transform (DOST) were developed in the literature. They can be used to analyze, model, and simulate nonstationary signals. Both transforms are efficient and have been used to represent seismic ground motions and wind speeds of high-intensity wind events. The efficiency arises from the fact that they are non-redundant transforms which is similar to Fourier transform but can cope with temporal varying characteristics. DOST originated from the summation of Fourier representation over a frequency band and considers phase shift such that the basis functions are absolutely referenced. DHWT originated from the wavelet concept (i.e., continuous harmonic wavelets). Its basic function is also obtained by considering a frequency band. However, the phase of the basis function is not absolutely referenced. It seems that a detailed discussion of their similarity is never provided in the literature. In fact, papers using DHWT for engineering applications rarely mention DOST and vice versa. In the present study, we provide a detailed comparison of these two transforms in terms of the mathematical derivation of their basis functions, their computer implementation, and their characteristics, including edge effects. In addition, we show their potential use in simulating nonstationary processes. To minimize the edge effects by using DHWT and DOST as well as their variants, we suggest an iterative correction algorithm, which is illustrated by simulating nonstationary processes.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».