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J-GLOBAL ID：201702274767241479   整理番号：17A1381963

適応圧縮センシングにおける平均二乗誤差推定のための射影行列設計法【Powered by NICT】

A projection matrix design method for MSE deduction in adaptive compressive sensing

著者 (4件)： Li Bo (Department of Electrical and Computer Engineering, McMaster University, Hamilton, Canada) ,  Zhang Liang (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Kirubarajan Thia (Department of Electrical and Computer Engineering, McMaster University, Hamilton, Canada) ,  Rajan Sreeraman (Department of Systems and Computer Engineering, Carleton University, Ottawa, Canada)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 141  ページ： 16-27  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応圧縮センシングにおいては,測定行列はスパース信号を回復するために設計された適応的である。スパース信号のサポートを回収した後,投影測定を推定スパース信号の平均二乗誤差を減少させるように設計されている。本論文では,以前の測定を経て評価したスパース信号のサポート集合を用いた射影行列設計法を提案した。射影行列設計問題を最適化問題,拘束されている射影行列のエネルギーで推定したスパース信号の平均二乗誤差を最小化するとして定式化した。水充填のようなアルゴリズムは最適化問題を解くために提案した。十分な条件が満足される1回注水アルゴリズムは大域的最適解を与えることを証明した。水充填アルゴリズムによって与えられた結果である大域的最適かどうかをチェックするために与えられた。数値実験により,設計したアルゴリズムの有効性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 定式化 ,  *アルゴリズム ,  最適化問題
準シソーラス用語： 数値実験 ,  最適解 ,  スパース信号 ,  *設計法 ,  *射影行列 ,  *平均二乗誤差 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 適応圧縮センシング ,  スパース信号回復 ,  投影行列 ,  平均二乗誤差

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  圧縮センシング ,  平均二乗誤差 ,  推定 ,  射影行列 ,  設計法