Jan, 2010

一种最优的指数精确度一比特 ΣΔ 量化方案家族

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TL;DR研究了用于 Exponential Accuracy 的一位 Sigma-Delta 调制器设计中涉及到的最小支持反馈滤波器优化问题，采用正交多项式的理论，通过找到弱化的最优解得到了最优解并将最佳的误差下降率从 0.088 提高到了 0.102。
sigma-delta modulationanalog-to-digital conversionerror analysisoversamplingfeedback filters
发现论文，激发创造
  • 使用二进制测量稀疏信号的重建误差的指数衰减

    本文介绍了一种基于自适应阈值策略的一比特压缩感知方法，针对二进制测量问题进行了研究，在某些情况下可以实现对稀疏信号的重建。

    Jul, 2014

  • Schalkwijk 和 Kailath 主题的变体

    本文介绍了 Schalkwijk 和 Kailath（1966）开发的一类用于高斯信道的分组码，该码在理想反馈下的译码误差概率随块长度呈二次指数减小，本文用 Elias（1956）的一个结果解释并简单推导了该结果，接着展示了 Schalkwijk-Kailath 方案的简单修改，该修改的错误概率随块长度以线性增加的指数次数减小，在无限带宽极限情况下，该方案在容量以下的所有速率上使用有界的期望能量产生零误差概率，接着，对于有限带宽情况导出了一个下界，其中错误概率随块长度以与上界相同的速度单线性增加的指数次数减小。

    Dec, 2008

  • 通用高效率量化

    本研究通过修改标量量化器来实现分段量化，进而实现量化误差的指数衰减，并且证明了在量化器设计时无需先了解已知信号的模型，但是在重建时考虑已知信号的相似度，例如稀疏信号模型，这一融合方法可以显著降低量化误差，并且与信号模型的 Kolmogorov 熵之间存在一定的关联。

    Sep, 2010

  • 分布式学习的通信高效差错反馈

    分散学习中受通信限制的算法依赖于局部更新以及压缩信号的交换，本文提出了一种新的分散、通信高效的学习方法，结合了差分量化和误差反馈，在满足低维子空间限制的前提下实现个体风险函数的最小化，实验证明在小步长且有限位数的情况下，可以实现与无压缩情况相当的性能。

    Jun, 2024

  • 无线优化的基本限制：模拟方案是否最优？

    本研究考虑采用模拟编码方案进行空基础凸优化问题的求解，结果表明，在低信噪比情况下，简单的缩放传输模拟编码方案可以达到低信噪比情况下最优的收敛速度，并且提出了一种 “量化和调制” 的方案，几乎在所有的信噪比情况下都达到了最优的收敛速度。

    Sep, 2021

  • 快速二进制嵌入和结构化矩阵量化压缩感知

    本文提出了一种基于量化的快速 Johnson-Lindenstrauss 嵌入法，该方法使用有界正交系统和部分循环集合进行快速的嵌入，并利用噪声整形实现积极的降噪机制，该方法的误差多项式和指数衰减，是当前二进制嵌入和汉明距离所能达到的巅峰效果；此外，本文还提出了一种基于噪声整形机制的量化压缩感知度量方法，该方法在测量值的数量和比特数上实现了误差的多项式和指数衰减，是目前处理有限正交系统的最优表现。

    Jan, 2018

  • 离散无记忆信道低误差概率高效反馈编码方案

    本文引入一种新的固定长度反馈编码方案，通过糅合前作品的特点，以及引入新的随机化技术和编码 / 解码规则，能够实现离散无记忆信道的全容量，并具有接近球装填界的误差指数，以及 O（nlogn）的编码复杂度。

    Nov, 2013

  • 实证向量量化的快速算法

    本文主要研究经验最优向量量化器的期望损失的收敛速度，证明了其收敛速度为 O (1/n)，并指出连续密度、有界集合上的良好极化分布属于该结果的研究范围内。

    Jan, 2012

  • 带宽高效和速率匹配的低密度奇偶校验编码调制

    提出了一种新的编码调制方案，采用概率信号塑形和信道编码，通过调整输入分布和传输功率进行速率适应，并使用低密度奇偶校验码实现，适用于二维正交幅度调制，可在 1 至 5 比特 / 秒 / 赫兹的任何频谱效率下操作，而只需使用 5 种模式。

    Feb, 2015

  • 去量化压缩感知：过采样和非高斯约束相结合

    本研究提出了一类新的凸优化解码器 BPDQ$_p$ 来恢复从均匀量化测量中得到的稀疏信号，证明了在满足扩展的限制等距特性的矩阵中使用 BPDQ$_p$ 可以有效降低重构误差，同时在高斯随机矩阵和均匀量化测量下的表现超过传统的 BPDN 方案。

    Feb, 2009