使用 EM 算法的压缩采样
统计方法学
2014-05-22 v1 机器学习
机器学习
摘要
传统的信号采样方法遵循著名的 Nyquist-Shannon 定理。由 Donoho、Romberg 和 Tao 提出的压缩采样是一种颠覆传统数据采集方法的新范式，它提供了一种使用比传统方法更少样本来恢复信号的方法。在此，我们提出了一种使用 EM 算法在压缩采样中重建原始信号的替代方法。我们首先提出了一种朴素方法，该方法存在一定的计算困难，随后将其改进为一种新方法，其性能优于传统的压缩采样方法。使用模拟数据研究了不同方法的比较以及新方法的性能。
引用
@article{arxiv.1405.5311,
title = {Compressive Sampling Using EM Algorithm},
author = {Atanu Kumar Ghosh and Arnab Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.5311},
year = {2014}
}
备注
9 pages, 4 figures. This paper has been published as a technical report in Applied Statistics Unit in Indian Statistical Institute, Kolkata