کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1153240 | 1489902 | 2010 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A penalised data-driven block shrinkage approach to empirical Bayes wavelet estimation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper we propose a simple Bayesian block wavelet shrinkage method for estimating an unknown function in the presence of Gaussian noise. A data-driven procedure which can adaptively choose the block size and the shrinkage level at each resolution level is provided. The asymptotic property of the proposed method, BBN (Bayesian BlockNorm shrinkage), is investigated in the Besov sequence space. The numerical performance and comparisons with some of existing wavelet denoising methods show that the new method can achieve good performance but with the least computational time.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 80, Issues 11â12, 1â15 June 2010, Pages 990-996
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 80, Issues 11â12, 1â15 June 2010, Pages 990-996
نویسندگان
Xue Wang, Stephen G. Walker,