کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4948122 | 1439604 | 2017 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mean-square analysis of the gradient projection sparse recovery algorithm based on non-uniform norm
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل میانگین مربع طرح ریزی الگوریتم بازیابی ضعیف مبتنی بر الگوی غیر یکنواخت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
هنجار غیر یکنواخت، بازیابی صاف سنجش فشرده، طرح ریزی گرادیان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
With the previously proposed non-uniform norm called lN-norm, which consists of a sequence of l1-norm or l0-norm elements according to relative magnitude, a novel lN-norm sparse recovery algorithm can be derived by projecting the gradient descent solution to the reconstruction feasible set. In order to gain analytical insights into the performance of this algorithm, in this letter we analyze the steady state mean square performance of the gradient projection lN-norm sparse recovery algorithm in terms of different sparsity, as well as additive noise. Numerical simulations are provided to verify the theoretical results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 223, 5 February 2017, Pages 103-106
Journal: Neurocomputing - Volume 223, 5 February 2017, Pages 103-106
نویسندگان
F.Y. Wu, F. Tong,