Abstract-Wavelet-baserade statistiska signalbehandling tekniker såsom denoisering och detektion modellerar typiskt våget koefficienter som oberoende eller gemensamt Gaussian. Dessa modeller är orealistiska för många verkliga signaler. I detta dokument utvecklar vi en ny ram för statistisk signalbehandling baserad på wavelet-domain dolda Markov modeller (HMM) som koncist modellerar de statistiska beroenden och icke-gaussisk statistik som förekommer i verkliga signaler. Wavelet-domain HMM's är utformade med de inneboende egenskaperna hos wavelet transformer i åtanke och ger kraftfulla, men ändå dragbara, probabilistiska signalmodeller. Effektiv förväntan maximering algoritmer är utvecklade för att anpassa HMM: s till observationella signaldata. Den nya ramen är lämplig för ett brett spektrum av tillämpningar, inklusive signaluppskattning, detektion, klassificering, förutsägelse och till och med syntes. För att demonstrera nyttan av wavelet-domain HMM's utvecklar vi nya algoritmer för signaldenoisering, klassificering och detektion.
Avancerade algoritmer inom detta område är att utnyttja intra-och inter-korrelationerna av våget koefficienter REF.
Wavelet-based statistical signal processing using hidden Markov models
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}