文献

J-GLOBAL ID：201802268955851183   整理番号：18A1770962

圧縮センシングのための効率的な巡回行列構築と実装【JST・京大機械翻訳】

Efficient Circulant Matrix Construction and Implementation for Compressed Sensing

著者 (4件)： Yi Feng (Lab of Efficient Architectures for Digital-communication and Signal-processing (LEADS)) ,  Zhang Zaichen (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University) ,  You Xiaohu (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University) ,  Zhang Chuan (Lab of Efficient Architectures for Digital-communication and Signal-processing (LEADS))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 1174-1178  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： 測定行列の設計は圧縮センシング(CS)における重要な部分である。不コヒーレンスよりも優れたランダム行列は,成功裏の回復を達成するための最適な測定行列であると考えられる。しかし,それらはメモリコストが不足している。循環行列のような構造行列は低メモリコストのために好ましい。それにもかかわらず,それらの回復性能は要素コヒーレンスのために大きく損傷される。本論文では,構造行列を修正するために,異なる間隔の選択と差分間隔のフリップ(DSS&DSF)と呼ばれる新しい方法を提案した。循環行列に基づいて,測定行列のカラムに課された規則的抽出と記号フリップは,大規模にランダム性を増加させることができる。その結果,最適な回復だけでなく,メモリコストも少なくなる。Gaussランダム行列と比較して,循環行列に基づく測定行列が128の512次元にあるとき,メモリコストは4%まで減少することができた。本論文の最後に,効率的なハードウェア設計とVLSI実装も示した。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： *記憶装置 ,  コヒーレンス ,  超LSI ,  ハードウェア設計 ,  ランダム行列
準シソーラス用語： ランダム性 ,  *圧縮センシング ,  *巡回行列 , 【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 (4件)： 圧縮センシング ,  巡回行列 ,  構築 ,  実装