Title
Translation-invariant denoising using the minimum description length criterion
Abstract
ous présentons une méthode de débruitage invariante en translation, reposant sur le critère de Longueur de Description Minimale (LDM) et sur des algorithmes de meilleures bases structurés en arbres. Une collection de modèles de signaux est générée en utilisant une librairie étendue de bases de paquets d'ondelettes orthogonales, et nous dérivons une fonction de coût additive, représentant approximativement le principe LDM. Nous montrons que la Longueur de Description Minimale des données bruitées observées est atteinte en utilisant la décomposition en paquets d'ondelettes invariants en décalage et en seuillant les coefficients résultants. Cette approche est extensible à des décompositions trigonométriques locales, et nous décrivons des procédures correspondantes pour optimiser à la fois la librairie de bases et les bancs de filtres utilisés à chaque nœud de l'arbre d'expansion. L'estimateur du signal est combiné efficacement avec une distribution de Wiener modifiée, produisant des représentations temps–fréquence robustes, caractérisées par une haute résolution et des termes d'interférence supprimés. La méthode proposée est comparée à des méthodes existantes alternatives, et sa supériorité est démontrée par des exemples de données synthétiques et réelles.
Year
DOI
Venue
1999
10.1016/S0165-1684(98)00234-5
Signal Processing
Keywords
Field
DocType
minimum description length criterion,wigner distribution,denoising,shift-invariant,translation-invariant denoising,signal estimation,minimum description length,wavelet packet,best basis,time–frequency representation,filter bank,wavelet packet decomposition,cost function,tree structure,high resolution,shift invariant,time frequency representation
Noise reduction,Mathematical optimization,Minimum description length criterion,NAK,Minimum description length,Invariant (mathematics),Thresholding,Mathematics
Journal
Volume
Issue
ISSN
75
3
Signal Processing
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