論文の概要: Two-dimensional Fourier compressed sensing under a fixed readout budget per channel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03611v1
• Date: Fri, 03 Jul 2026 21:55:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.665595
• Title: Two-dimensional Fourier compressed sensing under a fixed readout budget per channel
• Title（参考訳）: チャネルごとの固定読み出し予算下での2次元フーリエ圧縮センシング
• Abstract要約: 本稿では,各チャネルから一定の数のエントリのみをサンプリングできるという制約の下で,スパース2D信号(行列)の再構成に着目する。 特定のチャネルごとの読み出し予算に対して、対応する圧縮されたセンシング行列の相互コヒーレンスに基づいて低い境界を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.64847138990725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering sparse signals from their subsampled Fourier representation is an important problem in communications, radar, and imaging. In this letter, we focus on reconstructing sparse 2D signals (matrices) under the constraint that only a fixed number of entries can be sampled from each channel, e.g., a row or a column in the Fourier domain. For a specified per-channel readout budget, we derive a lower bound on the mutual coherence of the corresponding compressed sensing matrix. We show that our bound is larger than the classical Welch bound, due to a limited readout budget. We also construct deterministic subsampling patterns that attain this bound for a class of matrix dimensions and readout budgets, and benchmark them against random subsampling through simulations.
• Abstract（参考訳）: サブサンプリングされたフーリエ表現からスパース信号を復元することは、通信、レーダー、撮像において重要な問題である。 本稿では,Fourier領域の各チャネル,eg,行,列から,一定数のエントリしかサンプリングできないという制約の下で,スパース2D信号(行列)を再構成することに焦点を当てる。 特定のチャネルごとの読み出し予算に対して、対応する圧縮されたセンシング行列の相互コヒーレンスに基づいて低い境界を導出する。 読み出し予算が限られているため、我々の限界は古典的なウェルチ境界よりも大きいことを示す。 また、行列次元と読み出し予算のクラスでこの境界に達する決定論的サブサンプリングパターンを構築し、それらをシミュレーションによるランダムサブサンプリングと比較する。

関連論文リスト

• The Gain-Engineered Transmon [68.89136228609398]
  標準的なトランスモン・リードアウト共振器回路において,ノイズバイアス量子ビットを導入し,実験的に実現する。 本システムは,ハードウェア効率のよい量子エラー検出と修正手法のための単純なビルディングブロックとして利用するための道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-26T17:00:42Z)
• Fourier analysis of quantum neural network with non-linear data embedding [0.8609132348927196]
  非線形データ埋め込みを用いたVQCのフーリエ解析を開発し,特に振幅埋め込みに着目した。 パラメータ空間から生成されるユニタリのアンサンブルが、少なくともユニタリ群に対する2-設計を成すと仮定することで、ワインガルテンの計算を通して、フーリエ係数の平均は 0 に収束する。 本稿では, 振幅符号化VQCのための厳密なフーリエフレームワークを構築し, 周波数領域におけるトレーニング可能性のスケーリングと, ノイズの多い量子デバイスへの展開のシミュレーションを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-12T07:40:21Z)
• Fourier Neural Operators with rank-1 lattice points and hyperbolic cross [40.78425934640374]
  emphFourier Neural operator(FNO)は、関数空間間のマッピングを学習するニューラルネットワークアーキテクチャである。 空間テンソル積格子をランク1格子点に置き換えることで、FNOの一般化誤差を改善することができることを示す。 ネットワークパラメータの削減、空間点の削減、トレーニングサンプルの削減により、より正確で効率的な近似を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-07T22:55:39Z)
• FUTON: Fourier Tensor Network for Implicit Neural Representations [56.48739018255443]
  入射神経表現(INR)はシグナルを符号化する強力なツールとして現れてきたが、支配的な設計はしばしば収束が遅く、ノイズに過度に適応し、外挿が不十分である。 低ランクテンソル分解により係数がパラメータ化される一般化フーリエ級数として信号をモデル化するFUTONを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-13T19:31:44Z)
• Robustifying Fourier Features Embeddings for Implicit Neural Representations [25.725097757343367]
  Inlicit Neural Representation (INR) は、目標関数の対応する値に座標をマッピングすることで、連続関数を表現するためにニューラルネットワークを使用する。 INRは、様々な周波数を含むシーンを扱う際に、スペクトルバイアスとして知られる課題に直面している。 本稿では,多層パーセプトロン (MLP) を添加剤なしで使用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-08T07:43:37Z)
• Rate-reliability tradeoff for deterministic identification [49.126395046088014]
  正の指数に対して線形スケーリングが復元され、信頼指数の関数であるレートが復元される。 また、2つの誤差のうち1つしか指数関数的に小さくならないとしても、線形対称性のスケーリングは失われることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T15:09:14Z)
• On Round-Off Errors and Gaussian Blur in Superresolution and in Image Registration [0.0]
  空間的に制限された1次元定数関数に対する超解像と離散像の登録について検討する。 その結果,他の種類のノイズがなくても,2組のサンプルから不連続点を決定することの難しさが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T22:08:53Z)
• FourierMamba: Fourier Learning Integration with State Space Models for Image Deraining [71.46369218331215]
  Image derainingは雨が降る画像から雨の跡を取り除き、透明な背景を復元することを目的としている。 本稿では,FourierMambaという新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T18:58:59Z)
• NCoder -- A Quantum Field Theory approach to encoding data [44.99833362998488]
  我々は、量子場理論(QFT)にインスパイアされたAIの解釈に新しいアプローチを提案し、これをNCoderと呼ぶ。 NCoderは、潜伏層が$n$-point相関関数のサブセットとして指定された修正されたオートエンコーダニューラルネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T19:00:55Z)
• Model-adapted Fourier sampling for generative compressed sensing [7.130302992490975]
  測定行列が一意行列からランダムにサブサンプリングされたとき, 生成的圧縮センシングについて検討した。 我々は,textitO(kd| boldsymbolalpha|_22)$の測定精度を改良したモデル適応サンプリング戦略を構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T03:13:16Z)
• Deep Fourier Up-Sampling [100.59885545206744]
  フーリエ領域のアップサンプリングは、そのような局所的な性質に従わないため、より難しい。 これらの問題を解決するために理論的に健全なDeep Fourier Up-Sampling (FourierUp)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T06:17:31Z)
• Fourier Disentangled Space-Time Attention for Aerial Video Recognition [54.80846279175762]
  本稿では,UAVビデオ行動認識のためのFAR(Fourier Activity Recognition)アルゴリズムを提案する。 我々の定式化は、人間のエージェントを背景から自然に分離するために、新しいフーリエオブジェクト・ディコンタングルメント法を用いています。 我々はUAV Human RGB、UAV Human Night、Drone Action、NEC Droneを含む複数のUAVデータセットに対するアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T01:24:53Z)
• Unique Bispectrum Inversion for Signals with Finite Spectral/Temporal Support [33.42182982512144]
  双スペクトルと呼ばれる三重相関スペクトルから信号を取り出すと、幅広い信号処理問題が発生する。 従来の手法では、基礎となる信号に対する正確に双スペクトルの逆変換は提供されない。 我々は,少なくとも3億ドルの計測値から有限スペクトル支援(帯域制限信号)で信号を一意に回収する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T22:07:17Z)

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。