通过计算基于小波卷积和模量非线性的联合时频散射变换，作者提出了一种具有时间平移不变性的信号表示方法，并且通过应用于鸣号信号和音频综合实验，证明了其适用于时序分类问题，并且在音频分类任务中获得了与全连接网络可比的高准确率。

Jul, 2018

利用小波散射网络对静态过程进行表示，获得更高阶矩并可用于区分具有相同傅立叶功率谱的纹理，对于手写数字和纹理判别任务取得了最先进的分类结果。

Mar, 2012

该文通过波展分解和复模计算局部散射向量描述符，使用 PCA 模型选择进行监督分类，取得了手写数字识别和纹理分类的最先进结果。

Nov, 2010

本文构建了 L2 (R^d) 上的平移不变算子，并证明了其对于相应微分同胚的 Lipshitz 连续性；同时，提出了散射算子的概念，并将其应用于频率分布不同的过程的辨别；最终，将散射算子扩展到了 L2 (G) 上，并成功定义了平移旋转不变的散射算子。

Jan, 2011

本文介绍了在网络数据中使用多分辨率图形小波的散射变换，并证明了生成的散射变换对底层网络度量摄动的稳定性。这使得图形散射变换变得稳健，特别适用于转移学习、拓扑估计或时变图的情况。

Jun, 2019

本文提出了一种关于散射谱模型的方法，基于散射系数的协方差，通过旋转和缩放对物理场进行多尺度分析并得出其低维结构表达，这个通用的方法可以用于数据探索、分类、参数推断、对称检测和成分分离。

Jun, 2023

本文论述了通过扩展散射变换到非欧几里得域并使用扩散小波，可以在保持度量变化稳定性的同时，获取能够捕获类似于欧几里得散射的高频信息的稳定表征的研究。

Jun, 2018

本文结合 Mallat 的散射变换框架和时频 (Gabor) 表征，提出一种特征提取器的构建方法，并证明该方法满足传统的散射变换属性。同时，引入快速傅里叶散射变换算法，并发展了相应的时频覆盖技术，以便更好地分析散射变换。

Jun, 2016

本文提出了一种在未知图形几何的情况下对定义在图上的高维数据进行分类的方法 - 基于 Haar 散射变换，该变换能够计算出不变的信号描述符，并通过深度级联计算正交 Haar 小波变换来实现。此外，本文还介绍了一种用于无序图形上采样的多尺度邻域估计方法，并对通过降维实现的监督分类在样本集上进行了测试。

Jun, 2014

研究发现，不变散射变换是一种有效的医学图像分析系统，可通过将信号信息分散到深度卷积网络中，通过波波变换技术来构建有用的图像分类信号表征。

Jul, 2023