Аннотация:
Методы пороговой обработки коэффициентов вейвлет-разложений стали популярным инструментом для регуляризации обратных статистических задач благодаря своей простоте, вычислительной эффективности и возможности адаптации как к виду обращаемых операторов, так и к особенностям исследуемой функции. Наиболее плодотворным данный подход оказался при обращении линейных однородных операторов, возникающих в некоторых задачах обработки сигналов и изображений. В работе рассматривается метод блочной пороговой обработки, в котором коэффициенты разложения обрабатываются группами, что позволяет учитывать информацию о соседних коэффициентах. В модели данных с аддитивным гауссовским шумом проводится анализ несмещенной оценки среднеквадратичного риска и показывается, что при определенных условиях данная оценка становится сильно состоятельной и асимптотически нормальной. Данные свойства позволяют строить асимптотические доверительные интервалы для теоретического среднеквадратичного риска рассматриваемого метода.
Работа выполнена при поддержке программы развития Московского университета, проект № 23-Ш03-03.
Поступила в редакцию: 07.09.2023
Реферативные базы данных:
Тип публикации:
Статья
Образец цитирования:
О. В. Шестаков, Е. П. Степанов, “Нелинейная регуляризация обращения линейных однородных операторов с помощью метода блочной пороговой обработки”, Информ. и её примен., 17:4 (2023), 2–8
\RBibitem{SheSte23}
\by О.~В.~Шестаков, Е.~П.~Степанов
\paper Нелинейная регуляризация обращения линейных однородных операторов с помощью метода блочной пороговой обработки
\jour Информ. и её примен.
\yr 2023
\vol 17
\issue 4
\pages 2--8
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia867}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264230401}
\edn{https://elibrary.ru/PGKKYE}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia867
https://www.mathnet.ru/rus/ia/v17/i4/p2
Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
V. Yu. Korolev, I. G. Shevtsova, O. V. Shestakov, “Asymptotic and Analytic Properties of Mixture Probability Models and Their Application to the Analysis of Complex Systems”, MoscowUniv.Comput.Math.Cybern., 48:4 (2024), 317