論文の概要: Non-Convex Structured Phase Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13298v1
- Date: Tue, 23 Jun 2020 20:12:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 23:02:41.930756
- Title: Non-Convex Structured Phase Retrieval
- Title（参考訳）: 非凸構造相検索
- Authors: Namrata Vaswani (Iowa State University)
- Abstract要約: 位相検索 (PR) は多くの信号領域と画像取得領域で発生する問題である。
2つの一般的な構造的仮定は (i) 与えられた信号/イメージの空間性、または (ii) 信号/イメージの時系列などの集合によって形成された行列上の低階モデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Phase retrieval (PR), also sometimes referred to as quadratic sensing, is a
problem that occurs in numerous signal and image acquisition domains ranging
from optics, X-ray crystallography, Fourier ptychography, sub-diffraction
imaging, and astronomy. In each of these domains, the physics of the
acquisition system dictates that only the magnitude (intensity) of certain
linear projections of the signal or image can be measured. Without any
assumptions on the unknown signal, accurate recovery necessarily requires an
over-complete set of measurements. The only way to reduce the
measurements/sample complexity is to place extra assumptions on the unknown
signal/image. A simple and practically valid set of assumptions is obtained by
exploiting the structure inherently present in many natural signals or
sequences of signals. Two commonly used structural assumptions are (i) sparsity
of a given signal/image or (ii) a low rank model on the matrix formed by a set,
e.g., a time sequence, of signals/images. Both have been explored for solving
the PR problem in a sample-efficient fashion. This article describes this work,
with a focus on non-convex approaches that come with sample complexity
guarantees under simple assumptions. We also briefly describe other different
types of structural assumptions that have been used in recent literature.
- Abstract（参考訳）: 位相サーチ(英: phase retrieval、pr)は、光学、x線結晶構造解析、フーリエptychography、サブディフュージョンイメージング、天文学など、多くの信号・画像取得領域で発生する問題である。
これらの領域のそれぞれにおいて、取得システムの物理は、信号や画像の特定の線形射影の大きさ(強度)だけを測定することができると規定する。
未知の信号に対する仮定がなければ、正確なリカバリは必ずしも完全な測定セットを必要とする。
測定/サンプルの複雑さを減らす唯一の方法は、未知の信号/イメージに余分な仮定を置くことである。
多くの自然信号や信号列に本質的に存在する構造を利用して、単純で実用的な仮定の集合を得る。
一般的に用いられる2つの構造仮定
(i)所定の信号/画像のスパーシティ
(ii)信号/画像の時系列などの集合によって形成された行列上の低階モデル。
どちらもサンプル効率のよい方法でPR問題を解くために研究されている。
この記事では、単純な仮定の下でのサンプル複雑性保証を伴う非凸アプローチに注目して、この作業について説明する。
また,近年の文献で用いられている構造的仮定についても簡潔に述べる。
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