稀疏表示的贝叶斯假设检验
信息论
2010-08-26 v1 math.IT
摘要
本文提出了一种用于稀疏表示的贝叶斯假设检验算法（BHTA）。该算法利用贝叶斯框架确定信号稀疏表示中的活跃原子。基于三个假设的贝叶斯假设检验，从相关性中确定活跃原子，并得出如迭代检测估计（IDE）算法中提出的活跃度度量。实际上，IDE 使用任意递减的阈值序列，而所提算法基于从假设检验推导出的序列。因此，贝叶斯假设检验框架产生了 IDE 算法的改进版本。仿真表明，我们建议算法的硬版本在估计精度方面达到了我们仿真中实现的最佳结果之一，同时在仿真时间方面具有最高的复杂度。
引用
@article{arxiv.1008.3618,
title = {Bayesian Hypothesis Testing for Sparse Representation},
author = {Hadi Zayyani and Massoud Babaie-Zadeh and Christian Jutten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1008.3618},
year = {2010}
}