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1	Just diagonalize: a curvelet-based approach to seismic amplitude recovery Herrmann, Felix J., Moghaddam, Peyman P., Stolk, Christiaan C. January 2007 (has links) No description available. curvelet seismic amplitude transform nonlinear approximation wave propagation hessian
2	Methodes multiresolutions non-lineaires. Applications au traitement d'image Matei, Basarab 20 November 2002 (has links) (PDF) CETTE THÈSE INTRODUIT UNE CLASSE DES TRANSFORMÉS MULTI ÉCHELLES BIDIMENSIONNELLES ADAPTÉES AUX CONTOURS. CELLES-CI SONT DIFFÉRENTES DES TRANSFORMÉES EN ONDELETTES BIDIMENSIONNELLES, CAR ELLES SONT BASÉES SUR DES OPÉRATEURS NONLINÉAIRES DEPENDENTS DES DONNÉES. CES OPÉRATEURS SONT INSPIRÉS DES OPÉRATEURS D'INTERPOLATION ENO INTRODUITS PAR HARTEN ET OSHER DANS LE CONTEXTE DE LA SIMULATION NUMÉRIQUES DES ONDES DE CHOC. LE BUT EST D'INCLURE DANS LA TRANSFORMÉE UN TRAITEMENT SPECIFIC DES CONTOURS QUI, EN TENANT COMPTE DE LEURS RÉGULARITÉ GEOMETRIQUE, PERMETTRAS D'OBTENIR DES REPRÉSENTATIONS PLUS CREUSES ET DONC DES MEILLEURES PROPRIÉTÉS D'APPROXIMATIONS. D'UN POINT DE VUE THÉORIQUE ON S'INTERESSE À LA CONSERVATION DES MÊME PROPRIÉTÉS DE CONCENTRATION POUR LES ESPACES FONCTIONNELS CLASSIQUES (BESOV ET $BV$), ET ON S'INTERROGE AUSSI SUR LA STABILITÉ DE CES DÉCOMPOSITIONS. CE PROBLÈME EST LOIN D'ÊTRE AUSSI SIMPLE QUE DANS LE CAS DES REPRÉSENTATIONS LINÉAIRES. NOUS ABORDONS DANS CETTE THÈSE CHACUNE DE CES DIFFICULTÉS, ET NOUS Y APPORTONS DES ÉLÉMENTS DE RÉPONSE, AINSI QUE DES TESTS NUMÉRIQUES VISANT À ÉVALUER CONCRÈTEMENT LES PERFORMANCES DES MÉTHODES PROPOSÉES. [MATH] Mathematics WAVELETS NONLINEAR APPROXIMATION ANISTROPY EDGES ENO INTERPOLATION COMPRESSION DENOISING
3	Recent developments in curvelet-based seismic processing Herrmann, Felix J. January 2007 (has links) No description available. nonlinear sparsity curvelet transform tiling decomposition curvelet cooefficient nonlinear approximation sparsity move-out error SRME sub-Nyquist
4	Parameter estimation for nonincreasing exponential sums by Prony-like methods Potts, Daniel, Tasche, Manfred 02 May 2012 (has links) (PDF) For noiseless sampled data, we describe the close connections between Prony--like methods, namely the classical Prony method, the matrix pencil method and the ESPRIT method. Further we present a new efficient algorithm of matrix pencil factorization based on QR decomposition of a rectangular Hankel matrix. The algorithms of parameter estimation are also applied to sparse Fourier approximation and nonlinear approximation. Parameterschätzung Prony-like Methoden Fourier Approximation Parameter estimation nonincreasing exponential sum Prony-like method exponential fitting problem ESPRIT matrix pencil factorization companion matrix Prony polynomial eigenvalue problem rectangular Hankel matrix nonlinear approximation sparse trigonometric polynomial sparse Fourier approximation AMS SC: 65D10 41A45 65F15 65F20 94A12 ddc:515 Parameterschätzung Hankel-Matrix
5	Parameter estimation for nonincreasing exponential sums by Prony-like methods Potts, Daniel, Tasche, Manfred January 2012 (has links) For noiseless sampled data, we describe the close connections between Prony--like methods, namely the classical Prony method, the matrix pencil method and the ESPRIT method. Further we present a new efficient algorithm of matrix pencil factorization based on QR decomposition of a rectangular Hankel matrix. The algorithms of parameter estimation are also applied to sparse Fourier approximation and nonlinear approximation. info:eu-repo/classification/ddc/515 ddc:515 Parameterschätzung; Hankel-Matrix

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