一般化エントロピー関数最小化によるスパース信号回復【JST・京大機械翻訳】

Huang Shuai; Tran Trac D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209028684151 整理番号：22P0040367

一般化エントロピー関数最小化によるスパース信号回復【JST・京大機械翻訳】

Sparse Signal Recovery via Generalized Entropy Functions Minimization

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発行年： 2017年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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圧縮センシングは,劣決定線形システムにおける不良設定回復問題を解くため,関心の信号に課されたスパース事前に依存する。スパース事前情報を強制するために使用する目的関数は,効果的で容易に最適化できる。情報理論からのエントロピー概念により動機づけられて,本論文では,スパース性促進正則化器として信号の一般化Shannonエントロピー関数とR’{e}nyiエントロピー関数を提案した。両方のエントロピー関数は非凸型で,分離不能である。それらの局所最小値は,ユークリッド空間におけるオータントの境界上でのみ発生する。他の一般的な目的関数と比較して,一般化エントロピー関数の最小化は,残りの低エネルギー係数を抑制しながら,複数の高エネルギー係数を適応的に促進する。対応する最適化問題を,一連の再加重l_1ノルム最小化問題に再キャストし,次に,FISTAを適応することにより効率的に解いた。模擬データと実データの両方に関するスパース信号回復実験は,提案したエントロピー関数最小化手法が,他の一般的な手法よりも優れた性能を示し,最先端の性能を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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信号理論

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