Recovery of Block-Structured Sparse Signal Using Block-Sparse Adaptive Algorithms via Dynamic Grouping

算法 块(置换群论) 计算机科学 稳健性(进化) 规范(哲学) 信号(编程语言) 信号恢复 压缩传感 数学 几何学 政治学 生物化学 基因 化学 程序设计语言 法学
作者
Chen Ye,Guan Gui,Li Xu,Tomoaki Ohtsuki
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:6: 56069-56083 被引量:13
标识
DOI:10.1109/access.2018.2872671
摘要

A key point for the recovery of a block-sparse signal is how to treat the different sparsity distributed on the different parts of the considered signal. It has been shown recently that grouping the signal, i.e., partitioning the original signal into different groups or segments, and conducting the recovery for these groups separately provides an effective method to deal with the block-structured sparsity and can generate much better performance than the conventional sparse signal recovery (SSR) algorithms. In order to further improve the recovery performance, instead of the fixed grouping method used in the recent results, a novel dynamic grouping method will be first proposed in this paper, which classifies the segments due to the different levels of sparsity in a dynamic way. Then, by incorporating this technique into the block version of adaptive SSR algorithms. we developed recently, i.e., the block zero-attracting least-mean-square (BZALMS) algorithm and the block 10-norm LMS (B10-LMS) algorithm, the corresponding new algorithms, i.e., the BZA-LMS-D and B10-LMS-D algorithms, will be established. The performance superiorities and the robustness against different block-sparsity and/or noise interference for the new algorithms based on dynamic grouping will be demonstrated by both analytic discussions and numerical simulations for a variety of scenarios.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
2秒前
脑洞疼应助默顿的笔记本采纳,获得10
2秒前
2秒前
wonder123发布了新的文献求助10
2秒前
温暖雨灵完成签到,获得积分20
3秒前
iNk应助YellowStar采纳,获得10
3秒前
辛辛应助麦子采纳,获得10
4秒前
4秒前
然12138发布了新的文献求助10
5秒前
hanghang完成签到,获得积分10
5秒前
哎呀发布了新的文献求助10
6秒前
灵巧妙柏完成签到,获得积分10
6秒前
FF完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
好滴捏发布了新的文献求助10
7秒前
11秒前
12秒前
上官若男应助ddddd采纳,获得10
12秒前
13秒前
贤惠的白开水完成签到 ,获得积分10
13秒前
圆圆完成签到 ,获得积分10
13秒前
光亮语梦完成签到 ,获得积分10
13秒前
小白完成签到 ,获得积分10
17秒前
王维佳发布了新的文献求助10
17秒前
Orange应助认真初之采纳,获得10
17秒前
金鱼发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
18秒前
19秒前
19秒前
研究牛王完成签到,获得积分20
20秒前
Rondab应助coconutluv77采纳,获得10
20秒前
阿波罗完成签到,获得积分10
21秒前
23秒前
23秒前
24秒前
Liufgui应助明芬采纳,获得10
25秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989550
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531774
关于积分的说明 11254747
捐赠科研通 3270278
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804966
邀请新用户注册赠送积分活动 882125
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809176