Large scale behavior of wavelet coefficients of non-linear subordinated processes with long memory

Marianne Clausel; François Roueff; Murad Taqqu; Ciprian Tudor

doi:10.1016/j.acha.2011.04.003

Large scale behavior of wavelet coefficients of non-linear subordinated processes with long memory

Marianne Clausel ¹ François Roueff ² Murad Taqqu ³ Ciprian Tudor ⁴

1 SAM

LAMA - Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann

2 LTCI - Laboratoire Traitement et Communication de l'Information

3 BU - Boston University [Boston]

4 LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524

Abstract : We study the asymptotic behavior of wavelet coefficients of random processes with long memory. These processes may be stationary or not and are obtained as the output of non--linear filter with Gaussian input. The wavelet coefficients that appear in the limit are random, typically non--Gaussian and belong to a Wiener chaos. They can be interpreted as wavelet coefficients of a generalized self-similar process.

Keywords : Long--range dependence Hermite processes Wavelet coefficients Wiener chaos self-similar processes Long--range dependence.

Type de document :

Article dans une revue

Applied and Computational Harmonic Analysis, Elsevier, 2012, 32 (2), pp.223-241. 〈10.1016/j.acha.2011.04.003〉

Domaine :

Mathématiques [math] / Probabilités [math.PR]

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https://hal-imt.archives-ouvertes.fr/hal-00491303
Contributeur : François Roueff <>
Soumis le : vendredi 11 juin 2010 - 10:15:13
Dernière modification le : mardi 3 juillet 2018 - 11:38:28
Document(s) archivé(s) le : vendredi 17 septembre 2010 - 13:49:50

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