A Bayesian wavelet-based multidimensional deconvolution with sub-band emphasis

This paper proposes a new algorithm for waveletbased multidimensional image deconvolution which employs subband-dependent minimization and the dual-tree complex wavelet transform in an iterative Bayesian framework. In addition, this algorithm employs a new prior instead of the popular ℓ1 norm, and is thus able to embed a learning scheme during the iteration which helps it to achieve better deconvolution results and faster convergence. © 2008 IEEE.

Una aplicación de las medidas de Alkire-Foster al estudio de la pobreza y desigualdad multidimensional de los hogares urbanos argentinos entre 2004 y 2008

Resumen: Si bien el período de recuperación posterior a la crisis del fin de la convertibilidad mostró mejoras en las mediciones de pobreza y desigualdad monetarias, el análisis de medidas multidimensionales permite detectar un estancamiento en estas mejoras ya a partir del año 2007. Este documento intenta indagar en los componentes de este cambio, mediante un ejercicio de descomposición temporal y por grupos de la medida Alkire-Foster (2007) aplicada a los datos de la Encuesta de la Deuda Social Argentina.