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各向异性方向细分和多分辨率方案。 (英语) Zbl 1364.65304号

多小波是小波理论体系中的一个新成员。多小波应用是一个快速发展的领域,有关这方面的文献也在迅速增长。实际上,所有多元数据通常都由各向异性特征(如奇异性)控制。为了处理方向奇异性,一组研究人员将标准小波方法扩展到离散剪切波的概念[G.库蒂尼奥克D.拉巴特,in:剪切。多元数据的多尺度分析。马萨诸塞州波士顿:Birkhäuser。1–38(2012年;Zbl 1251.42010年)]. 然而,据作者称,这种扩展存在一些缺陷。基本上,从小波到多小波的扩展使用了大行列式的缩放矩阵,这导致了复杂性问题。本文提出了一种基于小行列式矩阵的不同方法。作者的主要贡献是基于多重细分概念的最新扩展,在细分过程的每个步骤中使用不同的缩放矩阵和过滤器。正如作者所声称的那样,这种策略允许对数据进行定向调整处理。[loc.cit.]中引入的离散Shearlet变换(DST)有一个缺点,即所涉及的矩阵行列式相对较大。本文提出了一种不同的方法,基于具有小行列式的矩阵的多个细分方案,大大降低了复杂性。DST的一个关键特征“斜率分辨率”也保持不变;作者运用集合论、群论和拓扑学的工具证明了一个有用的事实。最后,作为一个特例,作者给出了一个二元滤波器组的显式构造,并通过一个应用实例强调了多重方案的优点。作者通过对多分辨率图像进行多小波处理得出结论,其性能通常优于可比较的标量(单变量)小波变换。

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65T60型 小波的数值方法
42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析

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剪切实验室
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全文: 内政部

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