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Une exploration numérique des performances de l'échantillonage compressé

dc.contributor.authorFadili, Jalal
HAL ID: 15510
dc.contributor.authorDossal, Charles
dc.contributor.authorPeyré, Gabriel
HAL ID: 1211
dc.date.accessioned2009-06-25T08:36:23Z
dc.date.available2009-06-25T08:36:23Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/469
dc.description.abstractfrCet article explore numériquement l'efficacité de la minimisation $\lun$ pour la restauration de signaux parcimonieux depuis des mesures compressibles, dans le cas sans bruit. Nous proposons un algorithme glouton qui calcule des vecteurs parcimonieux difficile à retrouver par minimisation $\lun$. Cet algorithme est inspiré par des critères topologiques d'identifiabilité $\lun$. Nous évaluons numériquement l'analyse théorique sans avoir à utiliser un échantillonnage de Monte-Carlo, qui tend à évider les cas pathologiques. Ceci permet de mettre à l'épreuve les critères d'identifiabilité exploitant des projections de polytopes et des propriétés d'isométrie restreinte.
dc.language.isofren
dc.subjectcompressive sampling
dc.subjectidentifiabilité
dc.subjectcompressed sensing
dc.subjectL1
dc.subjectParcimonie
dc.subjectBasis pursuit
dc.subject.ddc519en
dc.titleUne exploration numérique des performances de l'échantillonage compressé
dc.typeCommunication / Conférence
dc.identifier.urlsitehttps://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00385018
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquéesen
dc.relation.conftitleGretsi'09
dc.relation.confcityDijon
dc.relation.confcountryFRANCE
dc.description.ssrncandidatenon
dc.description.halcandidateoui
dc.description.readershiprecherche
dc.description.audienceNational
dc.date.updated2018-01-08T15:57:14Z


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