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【24h】

Wavelet basis reconstruction of nonuniformly sampled data

机译：非均匀采样数据的小波基重构

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A well-documented problem in the analysis of real-world measurements is that the data may suffer from several problems, including data dropouts, an irregularly spaced sampling grid, and time-delayed sampling. These data irregularities render manytraditional signal processing techniques unusable, and thus the data must be interpolated onto an even grid before scientific analysis techniques can be applied. We propose a method to perform a reconstruction of nonuniformly sampled signals using awavelet basis fit in a multiresolutional setting. The advantage of using a wavelet basis is that we are able to not only reconstruct the signal using global information, but we are also able to take advantage of locally dense areas of sampling toreconstruct at higher resolutions.
机译：在实际测量分析中，一个有据可查的问题是，数据可能存在几个问题，包括数据丢失、不规则间隔的采样网格和延时采样。这些数据不规则性使许多传统的信号处理技术无法使用，因此在应用科学分析技术之前，必须将数据插值到均匀的网格上。我们提出了一种在多分辨率设置中使用小波基拟合对非均匀采样信号进行重建的方法。使用小波基的优点是，我们不仅能够使用全局信息重建信号，而且还能够利用局部密集的采样区域以更高的分辨率进行重建。

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