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J-GLOBAL ID：201802216721090967   整理番号：18A1809366

圧縮センシングのための改良された測定行列と再構成アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Measurement Matrix and Reconstruction Algorithm for Compressed Sensing

著者 (3件)： Li Shufeng (Communication University of China Visiting scholarof Tsinghua University, School of Information &Engineering) ,  Cao Guangjing (Communication University of China, School of Information &Engineering, Beijing, 100024, China) ,  Wei Shanshan (Communication University of China, School of Information &Engineering, Beijing, 100024, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICEIEC  ページ： 136-139  発行年： 2018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,圧縮センシング(CS)のための相補系列に基づく新しいクラスの測定行列を提案した。Hadamard行列とGaussランダム測定行列とは対照的に,新しい方式の利点は,性能の改善と複雑さの減少である。CSにおける良く知られた回復アルゴリズムとして,直交マッチング追跡(OMP)は高い計算コストによって制約される。したがって,このアルゴリズムに基づいて,HOMPと呼ばれる別の回復アルゴリズムを例示するためにHouseholder変換のアイデアを拡張する。HOMPは,元の方法を用いることによるものとほとんど同じ結果で再構成時間を効果的に減少できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *再構成 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算コスト ,  直交マッチング追跡 ,  複雑性 ,  Hadamard行列 ,  *再構成アルゴリズム ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 圧縮センシング ,  行列 ,  再構成アルゴリズム