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J-GLOBAL ID：201402253489775538   整理番号：14A0090918

任意個数の補足集合によるバックトラッキングマッチング追跡

BACKTRACKING MATCHING PURSUIT WITH SUPPLEMENT SET OF ARBITRARY SIZE

著者 (2件)： CHEN Laming (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  GU Yuantao (Tsinghua Univ., Beijing, CHN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2013 Vol.9  ページ： 6541-6545  発行年： 2013年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシングの重要課題である劣決定系方程式の最スパース解の発見に,多数のアルゴリズムが提案されている。実装の簡単さと計算量の観点から,部分空間追跡(SP)や圧縮サンプリングマッチング追跡などの反復どん欲追跡アルゴリズムが注目されている。これらのアルゴリズムは,元のスパース信号のスパース性水準Kの事前情報を利用して個数Kか2Kの集合を補足するが,個数の最適選択方法は明らかではない。本論文は,スパース再生の性能改善のため,マッチング追跡アルゴリズムにバックトラッキングを含める方法を検討した。性能保証と計算量という2種の最適性基準に従い,補足集合の最適個数を決定する包括的解析を示した。これはSPアルゴリズムの補足集合を任意個数Lに一般化し,候補集合が直近の補足集合と同じになれば停止する。数値シミュレーションにより,0.25Kなどの妥当な個数で再生品質を損なわずに計算量が低減できることを実証した。

シソーラス用語： *信号再生 ,  *信号標本化 ,  信号 ,  性質 ,  計算機アルゴリズム ,  *バックトラッキング ,  計算量 ,  回復 ,  集合 ,  個数 ,  逐次近似 ,  シミュレーション ,  保証 ,  評価基準
準シソーラス用語： スパース信号 ,  *スパース信号回復 ,  スパース性 ,  *圧縮センシング ,  最適性 ,  数値シミュレーション ,  性能保証 ,  *追跡アルゴリズム ,  反復アルゴリズム ,  貪欲法

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 個数 ,  補足 ,  集合 ,  バックトラッキング ,  マッチング追跡