Resumen

Los métodos clásicos de umbralización de wavelets sufren de problemas de límites causados por la aplicación de las transformaciones de wavelet a una señal finita. Como resultado, se produce un gran sesgo en los bordes y se generan oscilaciones artificiales cuando no se cumplen las suposiciones de límites clásicas. Aunque la regresión de wavelet polinómica y la regresión de wavelet polinómica local reducen efectivamente el riesgo de este problema, las estimaciones de estos dos métodos pueden ser fácilmente afectadas por la presencia de ruido correlacionado y valores atípicos, lo que resulta en estimaciones inexactas. En este documento se presentan dos métodos robustos en los que se tienen en cuenta simultáneamente los efectos de los problemas de límites, valores atípicos y ruido correlacionado. Los métodos propuestos combinan el estimador de umbralización con un modelo polinómico local o un modelo polinómico utilizando el método de mínimos cuadrados generalizados en lugar del ordinario. También se considera un paso inicial que imp

• Materias:Teoremas de convergencia Ecuaciones no lineales Conexión canónica Subvariedades Transversales Automorfismos
• Subjects:Convergence Theorems Nonlinear equations Canonical connection Traversal subvarieties Automorphisms
• Palabras claves:Umbral de wavelet; Problemas de límites; Regresión polinómica; Valores atípicos; Ruido correlacionado; Métodos robustos
• Keywords:Wavelet thresholding; Boundary problems; Polynomial regression; Outliers; Correlated noise; Robust methods