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J-GLOBAL ID：201802275085928089   整理番号：18A1771357

相関を意識したサポート検出のための非漸近保証【JST・京大機械翻訳】

Non-Asymptotic Guarantees for Correlation-Aware Support Detection

著者 (2件)： Koochakzadeh Ali (San Diego Electrical and Computer Engineering Department, University of California, La Jolla, CA, 92037) ,  Pal Piya (San Diego Electrical and Computer Engineering Department, University of California, La Jolla, CA, 92037)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 3181-3185  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： 本論文は,サポートサイズ(K)が個々の測定ベクトルの次元(M)を超えることができる多重測定ベクトル(MMV)モデルにおけるスパースサポート回復の問題を考察した。この方式における既存の結果は,ほとんど漸近性能保証を確立する。そこでは,測定ベクトルL→∞の数である。本論文では,非漸近保証(有限L)を開発し,スパース信号が統計的に相関しない場合に,サイズK=O(M2)のサポートを回復することが可能であることを実証した。特に,誤ったサポートを検出する確率は,適切に設計された測定行列に対して,K>Mの場合でも,Lにおいてゼロに指数関数的に高速に近づくことを示した。この解析は,信号パワーの簡単な最小二乗推定に基づいており,続いて,サポートを検出するためのハードしきい値処理が続く。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： *ベクトル ,  指数関数 ,  多重化 ,  高速度 ,  最小二乗推定
準シソーラス用語： 閾値処理 ,  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 (3件)： 相関 ,  意識 ,  保証