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J-GLOBAL ID：201702218303009882   整理番号：17A1645657

圧縮センシングのための適応勾配欲張りアルゴリズム【Powered by NICT】

An adaptive gradient greedy algorithm for compressed sensing

著者 (4件)： Guan Wenkang (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Fan Huijin (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Xu Li (Akita Prefectural University, Japan) ,  Wang Yongji (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DDCLS  ページ： 760-763  発行年： 2017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： は比較的小さい計算をもたらし,実現が容易であるため欲張りアルゴリズムは強力で実用的であり,圧縮センシングに多用されている。GraDeS(勾配降下スパース化)は,欲張りアルゴリズム,ハードしきい値を持つ勾配反復による信号を再構成するの一つである。しかしオリジナル信号のスパース性は,既知のスパース性を持つ信号にしか適用できないことを意味GraDesが必要であるが,実際に通常非現実的。本論文では,信号のスパース性がより必要である適応勾配欲張りアルゴリズム(AGraDeS)を提案した。実験結果は,提案したアルゴリズムがいくつかの伝統的なアルゴリズムと比較して多くの場合に迅速で正確に信号,信号が大きい場合を再構築し,悪いスパース性と,このアルゴリズムは優れていることを示した。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： 再構成 ,  *アルゴリズム ,  透視図法
準シソーラス用語： スパース性 ,  *欲張りアルゴリズム ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  適応 ,  勾配 ,  欲張りアルゴリズム