Abstrakt. I detta dokument handlar det om fullständig automatisk och lokal adaptiv uppskattning av funktioner i en "signal + buller"-modell där regressionsfunktionen dessutom kan bli suddig av en linjär operatör, t.ex. genom en konvolution. I detta syfte introducerar vi en allmän klass av statistiska multiupplösningsestimatorer och utvecklar en algoritmisk ram för beräkning av dessa. Med detta menar vi estimatorer som definieras som lösningar av konvexa optimeringsproblem med l∞-typ begränsningar. Vi använder en kombination av den alternerande riktningsmetoden av multiplikatorer med Dykstras algoritm för att beräkna ortogonala projektioner på skärningspunkter av konvexa uppsättningar och bevisa numerisk konvergens. Förmågan hos den föreslagna metoden illustreras av olika exempel från avbildning och signaldetektering.
REF tar hänsyn till statistiska multiupplösningsskattningar med begränsningar.
Statistical Multiresolution Dantzig Estimation in Imaging: Fundamental Concepts and Algorithmic Framework
{'venue': 'Electron. J. Stat. 6 (2012) 231-268', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}