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【24h】

Adaptive Thresholding Of Sequences With Locally Variable Strength

机译：具有局部可变强度的序列的自适应阈值

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This paper addresses, via thresholding, the estimation of a possibly sparse signal observed subject to Gaussian noise. Conceptually, the optimal threshold for such problems depends upon the strength of the underlying signal. We propose two new methods that aim to adapt to potential local variation in this signal strength and select a variable threshold accordingly. Our methods arc based upon an empirical Bayes approach with a smoothly variable mixing weight chosen via either spline or kernel based marginal maximum likelihood regression. We demonstrate the excellent performance of our methods in both one and two-dimensional estimation when compared to various alternative techniques. In addition, we consider the application to wavelet denoising where reconstruction quality is significantly improved with local adaptivity.
机译：本文通过阈值处理对受高斯噪声影响的可能稀疏信号的估计。从概念上讲，此类问题的最佳阈值取决于基础信号的强度。我们提出了两种新方法，旨在适应此信号强度中的潜在局部变化并相应地选择一个可变阈值。我们的方法基于经验贝叶斯方法，通过基于样条或核的边际最大似然回归选择平滑可变的混合权重。与各种替代技术相比，我们展示了我们的方法在一维和二维估计方面的出色性能。此外，我们考虑将其应用于小波去噪中，通过局部适应性可以显着提高重建质量。

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