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J-GLOBAL ID：201702251146968787   整理番号：17A0159302

稀疏補解析モデルに基づく近似最適部分空間追跡【JST・京大機械翻訳】

Approximately Optimal Subspace Pursuit Based on Cosparse Analysis Model

著者 (4件)： Zhang Zongnian (Department of Electronic Engineering,Dongguan University of Technology) ,  Li Jinhui (Network Center,Dongguan University of Technology) ,  Huang Rentai (Department of Computer Science,Dongguan University of Technology) ,  Yan Jingwen (Department of Electronics Engineering,Shantou University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 10  ページ： 2289-2293  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ノイズを含む測定ベクトルからオリジナル信号を再構築するために,稀疏補の解析モデルにおける近似最適部分空間追跡信号再構成アルゴリズムを研究した。疎結合モデルを用いて,サブシステムの空間的追跡のプロセスにおいて,勾配の低下と信号再構成の確率が高くないという欠点を克服するために,稀疏補の解析モデルの下で,異なるタイプの辞書の構造特性を分析することによって,近似目的関数を設計した。そして,反復追跡プロセスを改良した。スパース法を最適化した。稀疏補解析モデルに基づく近似最適分析部分空間追跡アルゴリズムを提案し,実現した。シミュレーション結果は,スパースが,ランダムランダムフレームと二次元完全マトリックスを使用するとき,ASP,,,AIHT,AL1,GAPアルゴリズムの完全再構成可能信号の確率を明らかに上回ることを示した。GAUSS雑音を含む入力信号に対して,アルゴリズムの再構成信号の平均PSNRは対応するASP,,,,アルゴリズムと比較してそれぞれ0.8DB,1.38DB,3.13DB増加した。しかし,GAPとAL1アルゴリズムと比較して,0.32DBと0.6DB減少した。このアルゴリズムの再構成可能性と再構成可能性は明らかに改善され,収束の十分条件はさらに簡素化された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  目的関数 ,  ベクトル ,  十分条件 ,  *近似法 ,  透視図法 ,  再構成 ,  簡素化 ,  最適化 ,  二次元 ,  *解析モデル
準シソーラス用語： 再構成可能性 ,  *部分空間 ,  信号再構成 ,  *部分空間追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： cosparse analysis model ,  approximately optimal ,  subspace ,  pursuit

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 解析モデル ,  近似 ,  部分空間追跡