噪声野值情形下二维谐波参数估计的联合迭代算法研究

项目名称： 噪声野值情形下二维谐波参数估计的联合迭代算法研究

项目编号： No.11126274

项目类型： 专项基金项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 医药、卫生

项目作者： 边家文

作者单位： 中国地质大学（武汉）

项目金额： 3万元

中文摘要： 野值情形下二维谐波模型的参数估计问题是时间序列分析以及统计计算领域中一个重要且典型的问题，也是二维谐波模型在进一步的实际应用中需要解决的关键问题。参数化方法与传统的迭代方法对于野值情形下的参数估计会存在估计精度不高以及计算量过大的问题，最近的研究表明基于观测样本统计量的迭代算法在无野值情形下同时具备估计精度高和计算量小的优点。本项目将构造三步迭代算法以及改进的Newton-Raphson算法两种基于统计量的迭代算法，利用M-估计能识别并纠正野值的优势构造两种联合迭代算法估计野值情形下二维谐波参数，以期得到既在小样本情形下计算量小以及具备高的估计精度，又在大样本情形下具备优良统计性能的估计，并最终将两种联合迭代算法应用于被污染的纹理图像恢复。本项研究不仅对于传统的迭代算法的扩展具有重要的理论意义，而且对于二维谐波观测模型的应用具有实际意义。

中文关键词： 二维谐波；野值分布；参数估计；联合迭代算法；渐近分布

英文摘要：

英文关键词： 2-D harmonic；distribution of outlier；parameter estimation；union and iterative algorithm；asymptotic distribution