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J-GLOBAL ID：201702232295925759   整理番号：17A1345197

自己相似α安定プロセスのための最適化されたウェーブレット雑音除去【Powered by NICT】

Optimized Wavelet Denoising for Self-Similar $¥alpha $ -Stable Processes

著者 (3件)： Pad Pedram (Biomedical Imaging Group, Ecole polytechnique fe ́de ́rale de Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Alishahi Kasra (Department of Mathematical Sciences, Sharif University of Technology, Tehran, Iran) ,  Unser Michael (Biomedical Imaging Group, Ecole polytechnique fe ́de ́rale de Lausanne, Lausanne, Switzerland)
資料名： IEEE Transactions on Information Theory  (IEEE Transactions on Information Theory)
巻： 63  号： 9  ページ： 5529-5543  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0231A  ISSN： 0018-9448  CODEN： IETTAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： は,付加白色Gauss雑音(AWGN)により破損した対称α-安定(SαS)自己相似確率過程の雑音除去のためのウェーブレット収縮法の性能を調べ,ここでαはプロセスのスパース性に結びついている。ウェーブレット変換は正規直交であると仮定し,収縮機能は平均二乗近似誤差(MMSE推定器)を最小化した。平均推定誤差の期待値に対応する式を導いた。予測MMSEはウェーブレットに依存する簡単な基準の単調関数とプロセスの統計的パラメータであることを示した。変分法を用いた,Meyerウェーブレットの拡大家族,帯域制限された内で最良のウェーブレットを見出すために,この基準を最適化した。これらはDaubechiesウェーブレット,時間中に担持されたコンパクトであると比較した。時間短かった(特に,Haar基底)ウェーブレット優れているスパースプロセス(例えば,α<1.2)を雑音除去に適していることを見出したが,帯域制限されたもの(HeldおよびShannonウェーブレットを含む)は,α>1.6で最良の性能,2Gauss症例(fBm)に対応する限界を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *波束 ,  帯域制限 ,  対称性 ,  期待値 ,  *最適化 ,  近似法 ,  確率過程 ,  ウェーブレット変換 ,  *雑音除去 ,  変分法 ,  直交性
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  最小平均二乗誤差 ,  スパース性 ,  AWGN , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 通信理論一般  (ND02010V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己 ,  相似 ,  プロセス ,  最適化 ,  ウェーブレット雑音除去