Frame sequences and representations for samplable random processes
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
tight frame approximation for multi-frames and super-frames
در این پایان نامه یک مولد برای چند قاب یا ابر قاب تولید شده تحت عمل نمایش یکانی تصویر برای گروه های شمارش پذیر گسسته بررسی خواهد شد. مثال هایی از این قاب ها چند قاب های گابور، ابرقاب های گابور و قاب هایی برای زیرفضاهای انتقال پایاست. نشان می دهیم که مولد چند قاب تنک نرمال شده (ابرقاب) یکتا وجود دارد به طوری که مینیمم فاصله را از ان دارد. همچنین مسایل مشابه برای قاب های دوگان مطرح شده و برخی ...
15 صفحه اولFrame properties of low autocorrelation random sequences
Research Article Somantika Datta Frame properties of low autocorrelation random sequences Abstract: The goal is to construct random frames and study properties of such frames. Starting with the construction of unimodular random sequences whose expected autocorrelations can be made arbitrarily low outside the origin, these random sequences are used to construct frames for Cd. Using recent theory...
متن کاملFrame representations for texture segmentation
We introduce a novel method of feature extraction for texture segmentation that relies on multichannel wavelet frames and 2-D envelope detection. We describe and compare two algorithms for envelope detection based on (1) the Hilbert transform and (2) zero crossings. We present criteria for filter selection and discuss quantitatively their effect on feature extraction. The performance of our met...
متن کاملMultiscale representations: fractals, self-similar random processes and wavelets
2 Principles 4 2.1 Fractals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.1.1 Definition and history . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.1.2 Fractal dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.3 Hölder exponent and singularity spectrum . . . . . . . . . . . . . 6 2.2 Self-similar random processes . . . . . . . . . . . . . . ....
متن کاملLaine and Fan : Frame Representations for Texture
| We introduce a novel method of feature extraction for texture segmentation that relies on multi-channel wavelet frames and two-dimensional envelope detection. We describe and compare two algorithms for envelope detection based on (1) the Hilbert transform and (2) zero-crossings. We present criteria for lter selection and discuss quantitatively their eeect on feature extraction. The performanc...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Journal of Mathematical Analysis and Applications
سال: 2016
ISSN: 0022-247X
DOI: 10.1016/j.jmaa.2015.07.047