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J-GLOBAL ID：202102287861873239   整理番号：21A1811121

スパイクとスラブプライアによる適応マッチング追跡に基づくブロックスパース信号回復【JST・京大機械翻訳】

Block-Sparse Signal Recovery Based on Adaptive Matching Pursuit via Spike and Slab Prior

著者 (4件)： Lv Fuzai (Zhejiang University,Hangzhou,China) ,  Zhang Changhao (Zhejiang University,Hangzhou,China) ,  Tang Zhifeng (Zhejiang University,Hangzhou,China) ,  Zhang Pengfei (Zhejiang University,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SAM  ページ： 1-5  発行年： 2020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： スパイクとSlabの事前は,Bayes推定でサンプリングされた信号を回復するのに広く使用されている,事前の良く適したスパース性促進である。しかし,いくつかのスパース信号には,さらに,標準SpikeとSlabがカバーできないより多くの事前情報ブロックスパース性構造を含んでいる。代わりに,元の最適化問題は,ハード非凸問題であり,それは,通常,仮定,緩和,または強いデータコンピューティング能力に依存することを通して解決される。したがって,階層的Bayesモデルに基づく新規ブロック適応マッチング追跡(BAMP)法を提案し,それは,基礎ブロックスパース性構造を利用して,サンプリング信号を回復する前にブロックスパイクとスラブの両方を使用し,非凸問題をより効率的に沈降する。さらに,この方法の中間ステップを,この方法をはるかに速くする乗算器(ADMM)アルゴリズムの交互方向法によって計算する。合成データと実データセットの両方に関する実験結果は,提案したBAMPアルゴリズムが,近年発表された他の新しいアルゴリズムと比較して,より優れた性能を発揮することを示した。Copyright 2021 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 ,  最適化問題 ,  乗算器 ,  Bayes推定 ,  凸形
準シソーラス用語： 事前知識 ,  スパース性 ,  *マッチング追跡 ,  Bayes法 ,  *疎信号回復 ,  *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 (5件)： スパイク ,  スラブ ,  適応 ,  マッチング追跡 ,  スパース信号回復