論文の概要: Graph Blind Deconvolution with Sparseness Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14002v1
• Date: Tue, 27 Oct 2020 02:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 13:00:30.497834
• Title: Graph Blind Deconvolution with Sparseness Constraint
• Title（参考訳）: 疎度制約付きグラフブラインドデコンボリューション
• Authors: Kazuma Iwata, Koki Yamada, and Yuichi Tanaka
• Abstract要約: 本稿では,グラフ上の信号に対するブラインドデコンボリューション法を提案する。 合成信号を用いた数値実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.202435939275675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a blind deconvolution method for signals on graphs, with the exact sparseness constraint for the original signal. Graph blind deconvolution is an algorithm for estimating the original signal on a graph from a set of blurred and noisy measurements. Imposing a constraint on the number of nonzero elements is desirable for many different applications. This paper deals with the problem with constraints placed on the exact number of original sources, which is given by an optimization problem with an $\ell_0$ norm constraint. We solve this non-convex optimization problem using the ADMM iterative solver. Numerical experiments using synthetic signals demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ上の信号に対するブラインドデコンボリューション法を提案する。 グラフブラインドデコンボリューション(Graph blind deconvolution)は、不明瞭でノイズの多い測定結果からグラフ上の元の信号を推定するアルゴリズムである。 非零要素の数に制約を加えることは、多くの異なるアプリケーションに望ましい。 本稿は、$\ell_0$のノルム制約を持つ最適化問題によって与えられる、元のソースの正確な数に制約を課す問題を扱う。 ADMM反復解法を用いてこの非凸最適化問題を解く。 合成信号を用いた数値実験により,提案手法の有効性が示された。

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