陈教授的报告主要介绍了一种用于估计离散采样噪声观测的均值和协变函数的小波框架块阈值方法。在这次报告中，陈教授介绍到基于离散观测数据的均值和协方差函数的非参数估计是函数数据分析的重要内容，通过小波框架块阈值方法自适应估计函数数据，可以自动调整协变函数的基本平均值的平滑特性。同时通过介绍仿真研究和实际数据示例为理论结果提供了实证支持，并与其他方法进行了比较，结果表明该方法在自适应性方面优于其他方法。最后，陈教授与在线师生友好互动，并对师生提出的问题进行解答。 

         这次报告加深了广大师生对于函数数据的自适应估计方法研究领域的认识，拓宽了学生的专业视野，有效推动了学科交叉融合。 

报告人简介： 陈迪荣，北京航空航天大学教授，北航“蓝天学者”特聘教授，博士生导师。主要从事统计学习理论、函数型数据分析，以及在国防工程技术中应用研究，取得了具有国际先进水平的成果，获教育部2012年度自然科学二等奖。先后主持国家自然科学基金8项，“863”课题3项，“973”计划子课题1项。发表SCI论文数十篇，其中多发表在权威刊物Appl, Computational Harmonic analysis, Found. Computational Math., Anal., SIAM Numerical Analysis, IEEE transaction on Automatic Control, IEEE Trans Information Theory, Journal Machine Learning Research 等上，单篇论文被SCI引用最高近200次。