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J-GLOBAL ID：201202224955086271   整理番号：12A1554844

圧縮センシングで使われる反復収縮アルゴリズムのための自動しきい値推定

AUTOMATIC THRESHOLD ESTIMATION FOR ITERATIVE SHRINKAGE ALGORITHMS USED WITH COMPRESSED SENSING

著者 (2件)： MOURAD Nasser (South Valley Univ., Aswan, EGY) ,  REILLY James P. (McMaster Univ., Ontario, CAN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.4  ページ： 2721-2724  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 劣決定線形方程式系に対するスパース解の決定が,近年関心を集めている。本論文は,種々の反復収縮アルゴリズム(ISA)で使われるしきい値パラメータを推定する新しい方法を提案した。提案した方法は,辞書行列の成分や解ベクトルの非ゼロ係数の分布に何も仮定を置かないという意味で一般的である。更に本方法は簡単で,新たに出現中のISAアルゴリズムに使えるように適合させることが可能である。既知のISAアルゴリズムと組み合わせることにより,かなりの性能改善が得られた。シミュレーションの結果から,提案アルゴリズムが以前の方式より性能が優れていることを示した。

シソーラス用語： *信号再生 ,  *信号標本化 ,  *閾値 ,  一次方程式 ,  性質 ,  パラメータ推定 ,  辞書
準シソーラス用語： スパース性 ,  *圧縮センシング ,  線形方程式

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 圧縮センシング ,  反復 ,  収縮 ,  アルゴリズム ,  しきい値 ,  推定