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J-GLOBAL ID：201702223054241533   整理番号：17A0857307

圧縮センシングにおける信号再構成のための自己適応型近接点アルゴリズム【Powered by NICT】

A self-adaptive proximal point algorithm for signal reconstruction in compressive sensing

著者 (5件)： Huai Kaizhan (Institute of Communications Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Li Yejun (Xi’an Communications Institute, Xi’an, China) ,  Ni Mingfang (Institute of Communications Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Yu Zhanke (Institute of Communications Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Wang Xiaoguo (Institute of Communications Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSIP  ページ： 389-393  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシング(CS)は,シミュレーションセンシングと圧縮のための新しいフレームワークである。限られた測定からのスパース信号を再構成するためにどのようにCSにおける重要な問題である。スパース信号の再構成問題を解くために,自己適応型近接点アルゴリズム(PPA)を提案した。このアルゴリズムは,置換問題を解く l_1問題によるスパース信号再構成を取り扱うことができる。最後に,数値結果は,提案した方法は,圧縮サンプリングマッチング追跡(CoSaMP)と比較してより効果的であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *再構成 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： マッチング追跡 ,  疎信号再構成 ,  スパース信号 ,  *自己適応 ,  *信号再構成 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  信号再構成 ,  自己適応 ,  アルゴリズム