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J-GLOBAL ID：201302266400804839   整理番号：13A1778673

分解アルゴリズムを用いたスパース信号の復元

Sparse signal reconstruction using decomposition algorithm

著者 (5件)： ZHANG Li (Res. Center of Machine Learning and Data Analysis, School of Computer Sci. and Technol., Soochow Univ., Suzhou ...) ,  ZHOU Wei-da (AI Speech Ltd., Suzhou 215123, Jiangsu, CHN) ,  CHEN Gui-rong (Inst. of Intelligent Information Processing, Xidian Univ., Xi’an 710071, CHN) ,  LU Ya-ping (Res. Center of Machine Learning and Data Analysis, School of Computer Sci. and Technol., Soochow Univ., Suzhou ...) ,  LI Fan-zhang (Res. Center of Machine Learning and Data Analysis, School of Computer Sci. and Technol., Soochow Univ., Suzhou ...)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 54  ページ： 172-179  発行年： 2013年12月 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシングにおいてスパース信号の復元は必要とされる段階である。復元問題のスパース解を見つけるために,多くの方法が提案されている。正則化パラメータが小さな値をとるとき,いくつかの方法にとってそれは多大な時間を要する。本論文では,正則化パラメータにほとんど反応しないスパース信号の復元のための分解アルゴリズムを提案した。本分解アルゴリズムでは各反復においてサブプログラム,あるいは小さな二次計画法を解く。もし現在の反復で拡張された解が最適条件を満たすならば,復元問題に対する最適解が見つかる。それどころか次のサブプログラムを構成するために,新たなワーキングセットを選択しなければならない。本論文では,本分解アルゴリズムの収束についても示した。実験結果から正則化パラメータが小さな値をとるとき,分解法は素早い収束を達成できることがわかった。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *信号再生 ,  *信号標本化 ,  再構成 ,  正則化 ,  パラメータ ,  *二次計画法 ,  解 ,  磁気メモリ ,  収束 ,  評価試験
準シソーラス用語： *圧縮センシング ,  スパース信号 ,  信号復元 ,  正則化パラメータ ,  最適解 ,  ワーキングセット

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分解 ,  アルゴリズム ,  スパース信号 ,  復元