Аннотация:
При обращении линейных однородных операторов обычно необходимо использовать методы регуляризации, поскольку наблюдаемые данные, как правило, зашумлены. Для подавления шума часто используется пороговая обработка вейвлет-коэффициентов функции наблюдаемого сигнала. Пороговая обработка стала популярным инструментом подавления шума благодаря своей простоте, вычислительной эффективности и возможности адаптации к функциям, имеющим на разных участках разную степень регулярности. Рассматривается предложенный недавно стабилизированный метод жесткой пороговой обработки, в котором устранены основные недостатки мягкой и жесткой пороговой обработки, и исследуются статистические свойства этого метода. В модели данных с аддитивным гауссовским шумом с неизвестной дисперсией проведен анализ несмещенной оценки среднеквадратичного риска и показано, что при определенных условиях данная оценка является асимптотически нормальной, при этом дисперсия предельного распределения зависит от способа оценивания дисперсии шума.