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THE WAVELET DETECTION OF THE jump and cusp points OF A REGRESSION FUNCTION

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2000年第3期16卷 283-291页

作者：李元谢衷洁 Department of Mathematics Guangzhou Normal University Guangzhou China Department of Mathematics Peking University Beijing China

Wavelets are applied to a regression model with an additive stationary noise. By checking the empirical wavelet coefficients with significantly large absolute values across fine scale levels, the jump points are detected first. Then the cusp points are identified by checking the wavelet coefficients with significantly large absolute values which are secondly large only to the previous wavelet coefficient across fine scale levels. All estimators are shown to be consistent.

关键词： jump and cusp points regression function stationary noises wavelets

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