where h( ) k is a expansion coeffic

where h( ) k is a expansion coefficient, and then a wavelet
dyadic discrete family ( ) 2 2 2
j
j ψ t k ⎧ ⎫ ⎨ − ⎬ ⎩ ⎭
can be formed as
an orthonornal basis with consisting of finite-energy signals.
Thus, the gait data, assumed as an arbitrary function
( ) ( ) 2 S t ∈ L R of length , can be decomposed by using the
above wavelet family formed ，and the decomposition is able
to be inverted. In the process of the decomposition, the gait
data can be decomposed into two subsingnals at each resolution
level, averaged and detail signal, described by using the scaling
and wavelet expansion as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยที่ k (h)คือ สัมประสิทธิ์การขยายตัว และ wavelet การdyadic เดี่ยว ๆ ครอบครัว() 2 2 2เจj ψ t k ⎧ ⎫ ⎨ − ⎬ ⎩ ⎭ สามารถก่อตั้งเป็นการเป็น orthonornal กับประกอบด้วยสัญญาณพลังงานจำกัดดังนั้น เดินข้อมูล ถือว่าเป็นฟังก์ชันกำหนด()() 2 S t ∈ L R ความยาว สามารถย่อยสลายไปโดยการข้าง wavelet ครอบครัวเกิดขึ้น และการเน่าสามารถถึงจะกลับ กระบวนการเน่า การเดินข้อมูลสามารถถูกย่อยสลายไปเป็น subsingnals สองที่แต่ละความละเอียดระดับ averaged และสัญญาณ อธิบาย โดยใช้มาตราส่วนแสดงรายละเอียดและ wavelet ขยายเป็นดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ h () ​​k
คือสัมประสิทธิ์การขยายตัวแล้วเวฟครอบครัวdyadic เนื่อง () 2 2 2
เจเจψ tk ⎧⎫⎨ - ⎬⎩⎭สามารถเกิดขึ้นเป็น. พื้นฐาน orthonornal กับประกอบด้วยสัญญาณ จำกัด พลังงานดังนั้นข้อมูลการเดินสันนิษฐานว่าเป็นฟังก์ชั่นโดยพลการ() () 2 S เสื้อ∈ LR ของความยาวที่สามารถย่อยสลายได้โดยใช้ครอบครัวเวฟข้างต้นเกิดขึ้นและการสลายตัวจะสามารถที่จะคว่ำ ในกระบวนการของการสลายตัวที่เดินข้อมูลที่สามารถย่อยสลายออกเป็นสอง subsingnals ที่ความละเอียดแต่ละระดับเฉลี่ยสัญญาณและรายละเอียดที่อธิบายโดยใช้การปรับและการขยายตัวเวฟดังต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ H ) K เป็นขยายค่าแล้ว กรณีนี้ ครอบครัว ( ต่อเนื่อง ) 2
2
J
2 J ψ T K ⎧⎫⎨−⎬⎩⎭

สามารถเกิดขึ้นเป็นพื้นฐาน orthonornal กับประกอบด้วยสัญญาณพลังงานจำกัด .
ดังนั้นข้อมูลการเดิน ถือว่าเป็น
ฟังก์ชันโดยพลการ ( ) ( ) 2 S t ∈ L R ของความยาวสามารถย่อยสลายโดยใช้
ข้างต้นครอบครัวเวฟเกิดขึ้นและสลายตัวได้
จะกลับด้านในกระบวนการของการสลายตัว ข้อมูลการเดิน
สามารถย่อยสลายออกเป็นสอง subsingnals ในแต่ละระดับความละเอียด
เฉลี่ยและรายละเอียดสัญญาณ , อธิบายโดยใช้มาตราส่วน
และเวฟเลตขยายดังนี้