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낮은 계수 행렬의 Compressed Sensing 복원 기법
Compressed Sensing of Low-Rank Matrices: A Brief Survey on Efficient Algorithms 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.46 no.5 = no.329, 2009년, pp.15 - 24  

이기륭 (일리노이 주립대학교) ,  예종철 (한국과학기술원 바이오및뇌공학과)

초록
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Compressed sensing은 소수의 선형 관측으로부터 sparse 신호를 복원하는 문제를 언급하고 있다. 최근 벡터 경우에서의 성공적인 연구 결과가 행렬의 경우로 확장되었다. Low-rank 행렬의 compressed sensing은 ill-posed inverse problem을 low-rank 정보를 이용하여 해결한다. 본 문제는 rank 최소화 혹은 low-rank 근사의 형태로 나타내질 수 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 여러 가지 효율적인 알고리즘에 대한 survey를 제공한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Compressed sensing addresses the recovery of a sparse vector from its few linear measurements. Recently, the success for the vector case has been extended to the matrix case. Compressed sensing of low-rank matrices solves the ill-posed inverse problem with fie low-rank prior. The problem can be form...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • The goal of this paper is to review the recent algorithms to solve the compressed sensing of low-rank matrices. The effort has been made to provide the motivation and the intuition of the algorithms in an unified framework.

가설 설정

  • P2 : mirix Ⅱ.4X—이I; subject to rank(X)< r.
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참고문헌 (19)

  1. M. Fazel, 'Matrix rank minimization with applications,' Ph.D. dissertation, Stanford University, 2002 

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  4. M. Fazel, H. Hindi, and S. Boyd, 'A rank minimization heuristic with application to minimum order system approximation,' in Proceedings American Control Conference, vol. 6, 2001, pp. 4734?4739 

  5. G. Watson, 'On matrix approximation problems with Ky Fank norms,' Numerical Algorithms, vol. 5, no. 5, pp. 263?272, 1993 

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  19. L. Mirsky, 'Symmetric gauge functions and unitarily invariant norms,' The Quarterly Journal of Mathematics, vol. 11, no. 1, pp. 50-59, 1960 

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