@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00127149,
 book = {全国大会講演論文集},
 issue = {基礎理論及び基礎技術},
 month = {Mar},
 note = {時間と共に変動する関数を解析する方法は、社会現象、工学や生物学だけでなく多くの分野でも必要となってきている。われわれは、測定された時系列データの個数が比較的小数の場合にも適用できる時系列解析方法としてウェーブレット補間法(WIM:Wavelet Interpolation Method)を提唱する。時系列データ{(t_i,y_i):i=1,2,...,n}からウェーブレット解析を用いてy=F(t)とその密度関数f(t)を補間する。このため、Yves Meyerによる滑らかなAnalysing Waveletψ(x)をコンピュータによる数値計算から求める。L^2-関数Fのwavelet展開における近似式からそのウェーブレット係数を求めるため、与えられたデータを基にした連立方程式を解く。この係数を用いてF(t)、f(t)の近似関数のグラフ表示をする。応用例として、身長の発育曲線と発育速度曲線のグラフを近似的に表し、密度関数の極値から時系列データの性質を導き出すことができることを示す。},
 pages = {93--94},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Meyer wavelet and Time series analysis},
 volume = {第50回},
 year = {1995}
}