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J-GLOBAL ID：201402280571284655   整理番号：14A0061312

アプリケーションラインスペクトル推定による原子ノルムノイズの除去

Atomic Norm Denoising With Applications to Line Spectral Estimation

著者 (3件)： BHASKAR Badri Narayan (Univ. Wisconsin-Madison, WI, USA) ,  TANG Gongguo (Univ. Wisconsin-Madison, WI, USA) ,  RECHT Benjamin (Univ. Wisconsin-Madison, WI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 61  号： 21/24  ページ： 5987-5999  発行年： 2013年11月01日 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： この問題は,レーダターゲットの識別,センサアレイの信号の処理,画像処理,分光学,分子の動きの解析など広く利用される。逆問題における原子ノルム上の最近の研究による動機付け,ノイズ存在の下で平均自乗誤差(MSE)性能にモデル次数の知識なしで論理的保証するラインスペクトルのための新しい試み。原子ノルムノイズ除去に抽象的論理を提案し,凸面最適化問題を複雑な指数関数の混成頻度と段階の推定に利用する。凸最適化問題は,半定値プログラミング(SPD)を経由し多項式時間で解法できる。SPDはほぼ同様な誤り率をもつ大きな問題のSPDに拡張できる。SPDと古典ラインスペクトル解析手法に基づくl₁の両方を比較しSPDはMUSIC,Cadzow’sより優れている。マトリックスペンシルは,信号対雑音比が広い範囲にわたりMSEに近づく。

シソーラス用語： *ノルム ,  最小化問題 ,  スペクトル ,  *最適化問題 ,  計画 ,  MUSICアルゴリズム ,  誤差 ,  最小二乗推定 ,  スペクトロスコピー ,  *雑音低減
準シソーラス用語： L1ノルム ,  ノイズ除去 ,  最小平均自乗誤差 ,  凸最適化問題 ,  半定値プログラム ,  分光学

分類 (3件)： 雑音理論  (ND04020U) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  原子スペクトル一般  (BH03010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 推定 ,  原子 ,  ノルム ,  ノイズ