含感知矩阵扰动的单比特压缩感知的贝叶斯假设检验
机器学习
2015-11-19 v1 信息论
math.IT
摘要
本文提出一种低计算量的贝叶斯算法，用于含感知矩阵扰动的单比特压缩感知中的噪声稀疏恢复。所提称为BHT-MLE的算法包含稀疏支撑检测器与幅度估计器。支撑检测器利用贝叶斯假设检验，而幅度估计器使用通过求解凸优化问题获得的最大似然（ML）估计器。仿真结果表明，BHT-MLE算法以低计算成本提供了比ML估计器（MLE）更高的重建精度。
引用
@article{arxiv.1511.05660,
title = {Bayesian hypothesis testing for one bit compressed sensing with sensing matrix perturbation},
author = {H. Zayyani and M. Korki and F. Marvasti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.05660},
year = {2015}
}
备注
2 pages, 1 figure