論文の概要: Towards New Multiwavelets: Associated Filters and Algorithms. Part I: Theoretical Framework and Investigation of Biomedical Signals, ECG and Coronavirus Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08657v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 07:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 04:35:47.470269
• Title: Towards New Multiwavelets: Associated Filters and Algorithms. Part I: Theoretical Framework and Investigation of Biomedical Signals, ECG and Coronavirus Cases
• Title（参考訳）: 新しいマルチウェーブレットに向けて:関連するフィルタとアルゴリズム。 バイオメディカルシグナル, 心電図, コロナウイルスの理論的枠組みと検討
• Authors: Malika Jallouli, Makerem Zemni, Anouar Ben Mabrouk and Mohamed Ali Mahjoub
• Abstract要約: 本研究の目的は、ウェーブレットをマルチウェーブレットにステップフォワード展開することで、ウェーブレットがそのような現象を理解するのに成功していることを示すことである。 その後、特別なマルチウェーブレットが導入され、連続および離散のマルチウェーブレット変換と、新しいフィルターと分解および再構成のアルゴリズムが関連付けられる。 構築されたマルチウェーブレットフレームワークは、高速アルゴリズム、ECG信号、コロナウイルス処理の株を示すいくつかの実験に応用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Biosignals are nowadays important subjects for scientific researches from both theory and applications especially with the appearance of new pandemics threatening humanity such as the new Coronavirus. One aim in the present work is to prove that Wavelets may be successful machinery to understand such phenomena by applying a step forward extension of wavelets to multiwavelets. We proposed in a first step to improve the multiwavelet notion by constructing more general families using independent components for multi-scaling and multiwavelet mother functions. A special multiwavelet is then introduced, continuous and discrete multiwavelet transforms are associated, as well as new filters and algorithms of decomposition and reconstruction. The constructed multiwavelet framework is applied for some experimentations showing fast algorithms, ECG signal, and a strain of Coronavirus processing.
• Abstract（参考訳）: バイオシグナーは、特に新しいコロナウイルスのような人類を脅かす新しいパンデミックの出現と共に、理論と応用の両方から科学的研究の主題となっている。 本研究の目的は,マルチウェーブレットにウェーブレットのステップ前進拡張を適用することで,ウェーブレットがそのような現象を理解するのに成功していることを示すことである。 本研究では,マルチウェーブレット母関数とマルチウェーブレット母関数の独立成分を用いて,より一般的なファミリーを構築することにより,マルチウェーブレット概念を改善するための第一歩として提案する。 その後、特別なマルチウェーブレットが導入され、連続および離散のマルチウェーブレット変換と、新しいフィルターと分解および再構成のアルゴリズムが関連付けられる。 構築されたマルチウェーブレットフレームワークは、高速アルゴリズム、ECG信号、コロナウイルス処理の株を示すいくつかの実験に応用される。

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