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J-GLOBAL ID：201702271790378166   整理番号：17A1356185

ラベル無しサンプルからの信号回復【Powered by NICT】

Signal recovery from unlabeled samples

著者 (2件)： Haghighatshoar Saeid (Communications and Information Theory Group, Technische Universitaet Berlin) ,  Caire Giuseppe (Communications and Information Theory Group, Technische Universitaet Berlin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISIT  ページ： 451-455  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： 本論文では,ランダムi.i.d.と測定行列による非標識とおそらく雑音の多い測定の収集からの信号の回復を研究した。Gauss成分。順序が欠けているので,測定は,ラベル付けされていない,すなわち,得られた測定のどの要素が測定行列の列に対応する事前に知られていない。規則測定の特別な場合に焦点を当て,測定の部分集合のみが保たれていると得られた測定値の順序は保存されている。はこの問題と伝統的な圧縮センシングの間の双対性を同定し,圧縮センシングにおけるスパース信号の未知の担体(非零要素の位置)は非標識センシングにおける保持測定の未知の位置する自然な方法に対応していることを示した。圧縮センシングにおける,線形方程式(信号の次元よりも方程式以下)の劣決定集合からスパース信号を回復させることができるが,非標識センシングの回復の成功は,信号の次元以上の試料を必要とする。ラベルなしサンプルの集合からターゲット信号を回収するための低複雑性交互最小化アルゴリズムを開発した。も数値シミュレーションによって経験的に異なる信号の大きさと数の測定のための提案したアルゴリズムの挙動を調べた。結果は,圧縮センシングで起こったものと類似した相転移を連想させた。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： 部分集合 ,  一次方程式 ,  相転移 ,  *アルゴリズム ,  雑音 ,  シミュレーション ,  双対性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  低複雑性 ,  スパース信号 ,  圧縮センシング ,  *信号回復 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： ラベル ,  サンプル ,  信号回復