HAL : hal-00433888, version 1

arXiv : 0911.4097

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Convergence and performances of the peeling wavelet denoising algorithm

Céline Lacaux 1, Aurélie Muller 1, Radu Ranta 2, Samy Tindel 1

(20/11/2009)

This note is devoted to an analysis of the so-called peeling algorithm in wavelet denoising. Assuming that the wavelet coefficients of the signal can be modeled by generalized Gaussian random variables, we compute a critical thresholding constant for the algorithm, which depends on the shape parameter of the generalized Gaussian distribution. We also quantify the optimal number of steps which have to be performed, and analyze the convergence of the algorithm. Several versions of the obtained algorithm were implemented and tested against classical wavelet denoising procedures on benchmark and simulated biological signals.

1 :	Institut Elie Cartan Nancy (IECN)
	CNRS : UMR7502 – INRIA – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine
2 :	Centre de recherche en automatique de Nancy (CRAN)
	CNRS : UMR7039 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL

Domaine

:

Mathématiques/Statistiques Statistiques/Théorie

Mots Clés : Wavelets – denoising – peeling algorithm – empirical processes – generalized Gaussian distribution

hal-00433888, version 1

http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00433888/fr/

oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00433888_v1

Contributeur : Samy Tindel <>

Soumis le : Vendredi 20 Novembre 2009, 14:14:53

Dernière modification le : Vendredi 20 Novembre 2009, 19:41:17