تتصف العديد من السلاسل الزمنية الفسيولوجية، مثل تسجيلات القلب والدماغ، بظاهرة تُعرف باسم الدورية التكرارية (Cyclostationarity). حيث تتغير إحصائيات هذه البيانات بشكل دوري مع تغير مرحلة الدورة الأساسية. ومن المعروف أن التداخل الناتج عن الحركة، وسوء الاتصال، والتأثيرات الفسيولوجية، يُعقّد عملية التشخيص، مما يجعل استعادة الإشارة أمراً ضرورياً.

تُعتبر الطرق الحالية في معالجة البيانات جوهرياً، حيث تعتمد فقط على الملاحظات التالفة ولا تستطيع فهم التركيب الدوري بشكل صريح. لكننا في هذا البحث، نقترح استخدام تحيزات استقرائية تعمل على تشفير الدورية التكرارية، وذلك من خلال تمثيل التحويل الموجي المتناسب مع الإزاحة (Shift-Covariant Wavelet Representation) وتقنيات كثيفة لتكييف المرحلة لكل عينة مستندة إلى المدخلات التالفة.

كما نقدم مؤشراً خاصاً للدورية التكرارية لا يتطلب تدريباً، والذي يقيس التركيب المرحلي ويتنبأ بالأوقات التي سيكون فيها تكييف المرحلة مفيداً. وقد أضفنا أيضاً طريقة جديدة لتقليل تباين أخذ العينات من خلال الربط العكسي للتوجهات، مما يسمح بالحصول على أداء مشابه مع تقليل عدد تقييمات الشبكة إلى خمس مرات.

تظهر نتائجنا عبر العديد من الأنماط أن تشفير الهيكل الدوري القابل للقياس يُحسن بشكل كبير من استعادة السلاسل الزمنية الفسيولوجية، مما يعزز دقة عملية التشخيص ويعد بتغيير مشهد التحليل الطبي.