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J-GLOBAL ID：201702251170039673   整理番号：17A1619334

グリッド外スペクトル圧縮センシングの為のパラメータ化されたL1最小化アルゴリズム

Parameterized L1-Minimization Algorithm for Off-the-Gird Spectral Compressive Sensing

著者 (2件)： ZHANG Wei (Department of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University) ,  YU Feng (Department of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E100.A  号： 9  ページ： 2026-2030(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スペクトル圧縮センシングは,スペクトル圧縮された測定からのみ,スペクトル疎信号からスペクトル情報を抽出することを可能にする新規な手法であり,様々な分野から多くの注目を集めている。しかし,標準的な圧縮検知アルゴリズムでは,間隔が標準解像度限界である疎信号が常にグリッド上に存在する必要がある。従って,これ等のアルゴリズムは,グリッド外の問題には,スペクトル圧縮センシングを取り扱いながら,大きく縮退する。最近,この問題を解決する為に各種のグリッド外のアルゴリズムが提案されているが,それ等は,不正確又は高額である。本レターは,計算量が比較的少ないグリッド外のスペクトル推定問題を効率的に解くことが出来る,パラメータ化されたL1最小化(PL1)という新しいアルゴリズムを提案した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *技術 ,  *信号再生 ,  *信号標本化 ,  再構成 ,  分解能 ,  スペクトル推定
準シソーラス用語： *L1最小化 ,  *パラメータ化アルゴリズム ,  *圧縮センシング ,  限界解像度 ,  疎信号再構成

著者キーワード (4件)： compressive sensing (CS) ,  spectral compressive sensing ,  off-the-grid issue ,  parameterized L1-minimization

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  スペクトル計測及びスペクトロメータ  (AD08030U)

引用文献 (7件)：

• [1] E.J. Candès, “Compressive sampling,” Proc. International Congress of Mathematicians, pp.1433-1452, Madrid, Spain, 2006. 10.4171/022-3/69
• [2] Y. Chi, L.L. Scharf, A. Pezeshki, and A.R. Calderbank, “Sensitivity to basis mismatch in compressed sensing,” IEEE Trans. Signal Process., vol.59, no.5, pp.2182-2195, 2011. 10.1109/tsp.2011.2112650
• [3] D.H. Chae, P. Sadeghi, and R. Kennedy, “Effects of basis-mismatch in compressive sampling of continuous sinusoidal signals,” Future Computer and Communication (ICFCC), 2010 2nd International Conference on, pp.V2-739, IEEE, 2010. 10.1109/icfcc.2010.5497605
• [4] A. Fannjiang and W. Liao, “Coherence-pattern guided compressive sensing with unresolved grids,” SIAM J. Imaging Sci., vol.5, no.1, pp.179-202, 2011. 10.1137/110838509
• [5] K. Fyhn, M.F. Duarte, and S.H. Jensen, “Compressive parameter estimation for sparse translation-invariant signals using polar interpolation,” IEEE Trans. Signal Process., vol.63, no.4, pp.870-881, 2013. 10.1109/tsp.2014.2385035

タイトルに関連する用語 (6件)： グリッド ,  スペクトル ,  圧縮センシング ,  パラメータ ,  L1最小化 ,  アルゴリズム