l 1 - and l2-Norm Joint Regularization Based Sparse Signal Reconstruction Scheme
المؤلفون المشاركون
Liu, Chanzi
Chen, Qingchun
Zhou, Bingpeng
Li, Hengchao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Many problems in signal processing and statistical inference involve finding sparse solution to some underdetermined linear system of equations.
This is also the application condition of compressive sensing (CS) which can find the sparse solution from the measurements far less than the original signal.
In this paper, we propose l1- and l2-norm joint regularization based reconstruction framework to approach the original l0-norm based sparseness-inducing constrained sparse signal reconstruction problem.
Firstly, it is shown that, by employing the simple conjugate gradient algorithm, the new formulation provides an effective framework to deduce the solution as the original sparse signal reconstruction problem with l0-norm regularization item.
Secondly, the upper reconstruction error limit is presented for the proposed sparse signal reconstruction framework, and it is unveiled that a smaller reconstruction error than l1-norm relaxation approaches can be realized by using the proposed scheme in most cases.
Finally, simulation results are presented to validate the proposed sparse signal reconstruction approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Chanzi& Chen, Qingchun& Zhou, Bingpeng& Li, Hengchao. 2016. l 1 - and l2-Norm Joint Regularization Based Sparse Signal Reconstruction Scheme. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112042
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Chanzi…[et al.]. l 1 - and l2-Norm Joint Regularization Based Sparse Signal Reconstruction Scheme. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112042
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Chanzi& Chen, Qingchun& Zhou, Bingpeng& Li, Hengchao. l 1 - and l2-Norm Joint Regularization Based Sparse Signal Reconstruction Scheme. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112042
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112042
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر