離散Fourier変換の量子化雑音サンプルからの信号再構成【JST・京大機械翻訳】

Goyal Mohak; Kumar Animesh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213664453426 整理番号：22P0025351

離散Fourier変換の量子化雑音サンプルからの信号再構成【JST・京大機械翻訳】

Signal Reconstruction from Quantized Noisy Samples of the Discrete Fourier Transform

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年01月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月09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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,離散Fourier変換(DFT)の1ビットまたは2ビット雑音観測からの信号再構成のためのアルゴリズムの2つの変化を提示した。DFTの1ビット観測は,その実部分の符号に対応し,一方,DFTの2ビット観測は,DFTの実数部と虚数部の両方の符号に対応する。2D-DFTの符号を用いて,解析とシミュレーションの画像に焦点を当てた。信号のクラスの選択は,この問題に関する以前の研究によってヒントを得た。提案アルゴリズムでは,信号再構成における期待平均二乗誤差(MSE)がサンプリング速度の逆数に漸近的に比例することを示した。試料は,既知の分布の付加的ゼロ平均雑音の影響を受ける。著者らは,Banach固定点定理に基づいて,収縮マッピングを使用するアルゴリズムを設計することによって,この信号推定問題を解決した。4つのベンチマーク画像による数値テストを提供して,著者らのアルゴリズムの有効性を示した。PSNR,SSIM,ESSIM,およびMS-SSIMのような画像再構成品質評価のための様々な計量を採用した。すべての4つのベンチマーク画像において,著者らのアルゴリズムは,有意なマージンによってこれらの計量のすべてにおいて最先端技術より優れていた。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

符号理論 , 図形・画像処理一般

, , ,

前のページに戻る