Resumen

Para caracterizar las señales bivariadas, se estudian marcos de ondaletas bivariadas de energía mínima con matriz de dilatación arbitraria, los cuales se basan en la superioridad del marco de energía mínima y las propiedades significativas de la ondaleta bivariada. En primer lugar, se define el concepto de marco de ondaleta bivariada de energía mínima, y se presentan sus caracterizaciones equivalentes y una condición necesaria. En segundo lugar, basándose en la forma politonal de las funciones símbolo de la función de escala y la función de ondaleta, se proporcionan dos condiciones suficientes y un método de construcción explícito. Finalmente, se diseñan el algoritmo de descomposición, el algoritmo de reconstrucción y se presentan ejemplos numéricos.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Caracterizar; Señales bivariadas; Marcos de onda de energía mínima; Matriz de dilatación arbitraria; Forma polifásica; Algoritmo de descomposición
• Keywords:Characterize; Bivariate signals; Minimum-energy wavelet frames; Arbitrary dilation matrix; Polyphase form; Decomposition algorithm