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J-GLOBAL ID：201702251206184787   整理番号：17A0214725

スパース空間スペクトル推定に対する圧縮センシングの異なる測定行列の性能【Powered by NICT】

Performance of different measurement matrices of compressed sensing on sparse spatial spectral estimation

著者 (4件)： Wei Shuang (Array and Information Processing Laboratory, College of Computer and Information, Hohai University Nanjing, Jiangsu Province, China) ,  Tao Chungui (Array and Information Processing Laboratory, College of Computer and Information, Hohai University Nanjing, Jiangsu Province, China) ,  Wang Feng (Array and Information Processing Laboratory, College of Computer and Information, Hohai University Nanjing, Jiangsu Province, China) ,  Jiang Defu (Array and Information Processing Laboratory, College of Computer and Information, Hohai University Nanjing, Jiangsu Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 1970-1975  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： 測定行列はスパース空間スペクトル推定のための圧縮センシング理論において重要な役割を果たす。しかし,RIP理論は,すべての応用のための最良の測定行列を提供することができない。一般に,異なる測定マトリックスは,種々の応用のために異なる特性を持つ。このように,本論文では,主に六種類の一般的な測定マトリックス上で研究した。時間/周波数領域での既存の研究とは異なり,ここでは,異なる測定行列を用いた空間スペクトル推定問題に焦点を当てた。シミュレーション結果は,異なる測定数,異なるスパース度と異なるSNRだけでなく,これらのマトリックスの時間コストの場合に種々のマトリックスの性能を比較するために提示した。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： シミュレーション ,  *スペクトル推定 ,  周波数領域
準シソーラス用語： *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： スペクトル推定 ,  圧縮センシング ,  行列