贝卡拉，马伊扎;卢克·诺卡特;阿卜杜·克里姆·塞古安;吉勒·弗勒里 一种利用Kullback对称发散进行信号去噪的模型选择方法。 （英语） Zbl 1172.94365号 信号处理。 86，编号7，1400-1409（2006）. 小结：我们考虑在加性高斯噪声中确定用于信号恢复的软/硬系数阈值。这与线性回归中的变量选择问题密切相关。将去噪问题视为一个模型选择问题，我们提出了一种新的信息理论模型选择方法来进行信号去噪。我们首先构建未知信号的统计模型，然后尝试从一组候选信号中找到最佳近似模型（对应于去噪信号）。我们采用Kullback的对称散度作为未知模型和候选模型之间相似性的度量。最好的近似模型是使这种散度的无偏估计最小化的模型。与经典阈值方法相比，基于模型选择的去噪方法的优点在于，阈值是自动确定的，而无需估计噪声方差。基于三种不同类型的信号：chirp、seismic和pieclewise多项式，通过仿真研究，将所提出的KIC（c）-去噪（Kullback Information Criterion corrected）方法与交叉验证（CV）、最小描述长度（MDL）以及经典方法SureShrink和VisualShrink进行了比较。 引用于1文件 理学硕士： 94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等） 关键词：信号去噪;型号选择;信息准则 软件：波浪阈值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Bekara}等人，《信号处理》。86，第7号，1400--1409（2006；Zbl 1172.94365） 全文： 内政部 链接