낮은 계수 행렬의 Compressed Sensing 복원 기법Compressed Sensing of Low-Rank Matrices: A Brief Survey on Efficient Algorithms

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Compressed sensing은 소수의 선형 관측으로부터 sparse 신호를 복원하는 문제를 언급하고 있다. 최근 벡터 경우에서의 성 공적인 연구 결과가 행렬의 경우로 확장되었다. Low-rank 행렬의 compressed sensing은 ill-posed inverse problem을 low-rank 정보를 이용하여 해결한다. 본 문제는 rank 최소화 혹은 low-rank 근사의 형태로 나타내질 수 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 여러 가지 효율적인 알고리즘에 대한 survey를 제공한다.
Publisher
대한전자공학회
Issue Date
2009-09
Language
Korean
Citation

전자공학회논문지 - SP, v.46, no.5, pp.15 - 24

ISSN
1229-6384
URI
http://hdl.handle.net/10203/96403
Appears in Collection
AI-Journal Papers(저널논문)
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