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多元小波的构造、提升及其应用

绪论第7-15页
第1章 方向积分与多元小波构造第15-43页
    1.1 多元多尺度分析及其基本定理第15-18页
    1.2 方向积分与函数的可细分性质第18-21页
    1.3 多元Cascade算法的收敛性第21-24页
    1.4 方向积分与可细分函数的Riesz基性质第24-29页
    1.5 方向积分与双正交对偶尺度函数的构造第29-34页
    1.6 矩阵扩张与双正交小波函数的构造第34-43页
第2章 矩形体剖分上可细分函数的特征第43-59页
    2.1 已有工作的回顾第43-45页
    2.2 样条的定义及符号约定第45-46页
    2.3 主要结果及其相关引理第46-48页
    2.4 多项式的基本性质第48-53页
    2.5 主要定理的证明第53-59页
第3章 基于非可分提升与P2D-HMM的人像识别第59-97页
    3.1 一维隐马尔可夫模型及其算法第59-63页
        3.1.1 1D-HMM的定义第59-60页
        3.1.2 1D-HMM的训练第60-62页
        3.1.3 基于1D-HMM的识别第62-63页
    3.2 P2D-HMM及其算法第63-69页
        3.2.1 P2D-HMM的定义第63-64页
        3.2.2 P2D-HMM的训练第64-67页
        3.2.3 基于P2D-HMM的识别第67-69页
    3.3 小波及其提升分解第69-92页
        3.3.1 一元小波及其提升分解第69-72页
        3.3.2 二元张量积小波及其提升分解第72-77页
        3.3.3 二元非张量积小波及其提升分解第77-92页
    3.4 文献[47]中二阶观察向量的平凡性及其修正算法第92-95页
        3.4.1 文献[47]中二阶观察向量的平凡性第92页
        3.4.2 基于非可分提升的修正算法第92-95页
    3.5 数值实验第95-97页
结语第97-99页
参考文献第99-104页
攻读博士学位期间发表的学术论文第104-105页
中文详细摘要第105-128页
致谢第128页

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