論文の概要: Unique Bispectrum Inversion for Signals with Finite Spectral/Temporal Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06479v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 22:07:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-15 22:31:48.246026
• Title: Unique Bispectrum Inversion for Signals with Finite Spectral/Temporal Support
• Title（参考訳）: 有限スペクトル/テンポラル支援信号に対する特異双スペクトルインバージョン
• Authors: Samuel Pinilla, Kumar Vijay Mishra, Brian M. Sadler
• Abstract要約: 3階統計あるいは双スペクトルのフーリエ変換から信号を取得することは、幅広い信号処理問題で発生する。 従来の方法は双スペクトルのユニークな反転を提供しない。 本稿では,有限帯域幅(帯域制限)信号で一意に信号を復元する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.24738656376336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieving a signal from the Fourier transform of its third-order statistics or bispectrum arises in a wide range of signal processing problems. Conventional methods do not provide a unique inversion of bispectrum. In this paper, we present a an approach that uniquely recovers signals with finite spectral support (band-limited signals) from at least $3B$ measurements of its bispectrum function (BF), where $B$ is the signal's bandwidth. Our approach also extends to time-limited signals. We propose a two-step trust region algorithm that minimizes a non-convex objective function. First, we approximate the signal by a spectral algorithm. Then, we refine the attained initialization based upon a sequence of gradient iterations. Numerical experiments suggest that our proposed algorithm is able to estimate band/time-limited signals from its BF for both complete and undersampled observations.
• Abstract（参考訳）: 3次統計や双スペクトルのフーリエ変換から信号を取得することは、幅広い信号処理問題において生じる。 従来の方法は双スペクトルのユニークな反転を提供しない。 本稿では,信号の帯域幅が$B$であるバイスペクトル関数(BF)の少なくとも$3B$の測定から,有限スペクトルサポート(帯域制限信号)を持つ信号を一意に復元する手法を提案する。 我々のアプローチは時間制限信号にも拡張する。 非凸目的関数を最小化する2段階信頼領域アルゴリズムを提案する。 まず,スペクトルアルゴリズムにより信号の近似を行う。 次に, グラデーション反復の系列に基づいて, 到達した初期化を洗練する。 数値実験により,提案アルゴリズムはBFの帯域/時間制限信号から,完全かつアンサンプされた観測を推定できることが示唆された。

関連論文リスト

• Bayesian Formulations for Graph Spectral Denoising [9.086602432203417]
  本稿では,グラフ上の信号としてモデル化された複雑なデータに関連付けられた特徴を,前もって滑らかに表現する問題を考察する。 本稿では, ガウス雑音, 落下音, 均一分布雑音によって信号が乱される場合のアルゴリズムを提案する。 単一セルRNAシークエンスデータにおいて、画像データ上の白色ノイズや重篤なドロップアウトから信号を効果的に復元するアルゴリズムの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T23:53:19Z)
• Implicit Neural Representations and the Algebra of Complex Wavelets [36.311212480600794]
  Inlicit Neural representations (INRs) はユークリッド領域におけるシグナルの表現法として有用である。 ユークリッド空間上の多層パーセプトロン(MLP)として画像をパラメータ化することにより、INRは通常の離散表現では明らかでない信号の結合やスペクトルの特徴を効果的に表現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T02:01:28Z)
• Learning Graph ARMA Processes from Time-Vertex Spectra [1.740992908651449]
  本稿では,共同時間-頂点パワースペクトル密度の学習に基づくグラフ自己回帰移動平均(グラフARMA)プロセスの計算アルゴリズムを提案する。 実験結果から,提案手法は時間-頂点信号推定問題において高精度であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T08:20:41Z)
• Optimal Algorithms for the Inhomogeneous Spiked Wigner Model [89.1371983413931]
  不均一な問題に対する近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を導出する。 特に,情報理論の閾値よりも大きい信号と雑音の比を必要とする既知のアルゴリズムが,ランダムよりも優れた処理を行うための統計的・計算的ギャップの存在を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:57:17Z)
• Graph Signal Sampling for Inductive One-Bit Matrix Completion: a Closed-form Solution [112.3443939502313]
  グラフ信号解析と処理の利点を享受する統合グラフ信号サンプリングフレームワークを提案する。 キーとなる考え方は、各ユーザのアイテムのレーティングをアイテムイットグラフの頂点上の関数(信号)に変換することである。 オンライン設定では、グラフフーリエ領域における連続ランダムガウス雑音を考慮したベイズ拡張(BGS-IMC)を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T08:17:43Z)
• Nonparametric Extrema Analysis in Time Series for Envelope Extraction, Peak Detection and Clustering [0.0]
  本研究では,エンベロープ抽出,ピークバースト検出,時系列クラスタリングに利用できる非パラメトリック手法を提案する。 我々の問題定式化は、自然に定義された時系列の分割/フォークをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-05T14:21:24Z)
• Towards Sample-Optimal Compressive Phase Retrieval with Sparse and Generative Priors [59.33977545294148]
  O(k log L)$サンプルは振幅に基づく経験損失関数を最小化する任意のベクトルに信号が近いことを保証するのに十分であることを示す。 この結果はスパース位相検索に適応し、基底信号が$s$-sparseおよび$n$-dimensionalである場合、$O(s log n)$サンプルは同様の保証に十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T12:49:54Z)
• Multi-Discriminator Sobolev Defense-GAN Against Adversarial Attacks for End-to-End Speech Systems [78.5097679815944]
  本稿では,最先端音声テキストシステムのためのエンドツーエンド攻撃に対する防御手法を提案する。 まず,短時間フーリエ変換を用いた2次元スペクトルを用いた音声信号の表現を行う。 第二に、スペクトログラム部分空間射影演算を用いて安全ベクトルを反復的に発見する。 第3に,ソボレフ積分確率計量で学習した新しいganアーキテクチャを用いて,このような安全なベクトルを持つスペクトログラムを合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T01:11:13Z)
• Iterative Correction of Sensor Degradation and a Bayesian Multi-Sensor Data Fusion Method [0.0]
  本稿では,劣化信号から地中構造信号を推定する新しい手法を提案する。 アルゴリズムは、2つの信号の繰り返し補正を行うことで乗算分解効果を学習する。 我々は理論的解析を含意し、ノイズレス測定モデルのための地上構造信号への収束性を証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T13:24:47Z)
• Offline detection of change-points in the mean for stationary graph signals [55.98760097296213]
  グラフ信号定常性の概念に依存するオフライン手法を提案する。 我々の検出器は、漸近的でない不等式オラクルの証拠を伴っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T15:51:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。