論文の概要: PENDANTSS: PEnalized Norm-ratios Disentangling Additive Noise, Trend and Sparse Spikes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01514v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 10:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 14:26:35.905283
• Title: PENDANTSS: PEnalized Norm-ratios Disentangling Additive Noise, Trend and Sparse Spikes
• Title（参考訳）: PENDANTSS: 付加音、トレンド、スパーススパイクを拡散するペナル化ノルム比
• Authors: Paul Zheng, Emilie Chouzenoux, Laurent Duval
• Abstract要約: PENDANTSSは,スパースピーク様信号の連立トレンド除去とブラインドデコンボリューションのために提案される。 これは、スムーズな傾向とノイズがローパスフィルタリングによって幾らか分離されるという仮説と相似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9766522384767222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising, detrending, deconvolution: usual restoration tasks, traditionally decoupled. Coupled formulations entail complex ill-posed inverse problems. We propose PENDANTSS for joint trend removal and blind deconvolution of sparse peak-like signals. It blends a parsimonious prior with the hypothesis that smooth trend and noise can somewhat be separated by low-pass filtering. We combine the generalized quasi-norm ratio SOOT/SPOQ sparse penalties $\ell_p/\ell_q$ with the BEADS ternary assisted source separation algorithm. This results in a both convergent and efficient tool, with a novel Trust-Region block alternating variable metric forward-backward approach. It outperforms comparable methods, when applied to typically peaked analytical chemistry signals. Reproducible code is provided.
• Abstract（参考訳）: denoising, detrending, deconvolution: 通常の修復作業は、伝統的に分離された。 結合された定式化は複雑な不正な逆問題を含む。 PENDANTSSは,スパースピーク様信号の結合トレンド除去とブラインドデコンボリューションのために提案される。 これは、スムーズな傾向とノイズがローパスフィルタリングによって幾らか分離されるという仮説と相似する。 一般化された準ノルム比 soot/spoq スパースペナルティ $\ell_p/\ell_q$ とビーズ三元支援ソース分離アルゴリズムを組み合わせる。 この結果、収束的かつ効率的なツールが実現され、新しい信頼-地域ブロック交流可変メトリック前方-後方アプローチが実現される。 典型的なピーク分析化学信号に適用された場合、同等の手法より優れる。 再現可能なコードが提供される。

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