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adaptive sensing
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通过随机自适应压缩采样方法识别大矩阵中的异常值
本文通过两个针对鲁棒性协作过滤及计算机视觉和自动监视中敏感图的应用来演示我们提出的两步自适应感测和推理方法能够精确地识别具有很少线性数据摘要，例如核心贡献的平方秩与异常值的数量，加上常数和对数因子。
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10 years ago
近似最优的自适应压缩感知
本文提出了一种基于自适应感知和分组测试的简单的稀疏信号恢复算法 —— 压缩自适应感知和搜索（CASS）算法，在最低信噪比水平下成功率接近最优，并比以前的自适应压缩感知工作有所提高。相比基于随机非自适应设计矩阵的传统压缩感知，该算法只需要 k
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11 years ago
稀疏信号检测和支持估计的自适应感知性能下界
本文研究稀疏信号方面的适应性感知问题，分析了信号峰值和最小幅度和稀疏度之间的关系，并发现之前文献所提出的适应性压缩感知方法是最优的，不能显著改进。
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12 years ago
基于样条函数的 Group-Lasso 谱成像
本文提出了一种基于薄板样条的场估计方法，该方法通过基础扩展模型来实现权重，该模型包含基础函数，这些基础函数是利用从场的噪声样本估算出的通用函数加权的。本文的创新之处在于引入了一种稀疏感知的基于样条的方法，为每个基础函数的薄板样条展开系数提供
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14 years ago
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