| タイトル | 木構造を仮定した信号に対する拡張ラグランジュ法に基づいた圧縮センシングについて |
|---|---|
| 著者 | 堀井俊佑 、須子統太 、松嶋敏泰 |
| 年度 | 2012 |
| 形式 | 国内学会 |
| 分野 | その他 |
| 掲載雑誌名 | 第35回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 |
| 掲載号・ページ | vol.1, pp.320-325 |
| 掲載年 | 2012 |
| 掲載月 | 12 |
| アブスト （日本語） |
学会名：第35回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2012） 日程：2012年12月11日～2012年12月14日 場所：大分県 |
| アブスト （英語） |
In this paper, we develop an efficient tree-model based compressed sensing (CS) algorithm. Development of efficient algorithms for sparse signal reconstruction problem is an important research issue and various algorithms have been proposed. Most of state-of-the-art CS algorithms assume only simple sparsity of the original signal. But a realistic signal often has further structure in itself and it is known that it is possible to develop a CS algorithm with better performance by exploiting the signal structure. Those algorithms are called model-based compressed sensing algorithm. Model-based compressed sensing algorithms are less well studied. We propose a tree-model based CS algorithm based on augmented Lagrangian method. Numerical simulation show that the proposed algorithm is favorable for some cases. |
| 備考 （日本語） |
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| 備考 （英語） |
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| 論文原稿 | |
| 発表資料 |
