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J-GLOBAL ID：201802217887067385   整理番号：18A1772036

共分散推定によるスパースサポート回復【JST・京大機械翻訳】

Sparse Support Recovery Via Covariance Estimation

著者 (2件)： Ramesh Lekshmi (Dept. of ECE, Indian Institute of Science, Bangalore, 560012, India) ,  Murthy Chandra R. (Dept. of ECE, Indian Institute of Science, Bangalore, 560012, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6633-6637  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： Φ∈R~m×N(m<N)がセンシング行列であり,W_iが付加雑音である,形状{φX_i+w_i}_i=1~Lの雑音線形過小決定測定から,kスパース信号{x_i}_i=1~Lの共通サポートを回復する問題を考察した。著者らは,すべてのX_iにわたるゼロ平均と一般的対角共分散行列Γを有するGaussを事前に課し,共分散推定の一つとしてサポート回復問題を定式化するBayesセットアップを採用した。修正再加重最小化手法を用いてΓの近似最大尤度推定を見出すアルゴリズムを開発した。経験的に,著者らは,提案したアルゴリズムが,mのオーダーのLを有するk<m領域において,より大きなLを有するk≧m領域において,高い確率を有する一般的サポートを正確に回復することに成功することを見出した。提案したアルゴリズムの重要な利点は,既存のスパースサポート回復アルゴリズムとは異なり,その複雑さがLに依存しないことである。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： *アルゴリズム ,  雑音 ,  最尤法 ,  近似法 ,  線形性 ,  定式化
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  加重 ,  *共分散推定 ,  スパース信号 , 【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 (2件)： 共分散推定 ,  サポート回復