基于推土机距离动力学正则化器的稀疏信号高效跟踪
信号处理
2020-05-20 v5
摘要
诸如卡尔曼滤波器等跟踪算法旨在通过利用流观测中的时间动力学来提升推断性能。然而，跟踪正则化器通常基于 -范数，无法考虑相邻信号元素之间重要的几何关系。我们提出了一种实用方法，通过推土机距离动态滤波（EMD-DF）算法利用推土机距离（EMD），在系数空间存在应被尊重的自然几何结构（例如有意义的排序）时因果地跟踪时变稀疏信号。具体而言，本文提出了一种新的 Beckmann 公式，大幅降低了计算复杂度，并在使用真实与模拟神经生理学数据的成像与频率跟踪应用中对所述方法的性能与复杂度进行了评估。
引用
@article{arxiv.1806.04674,
title = {Efficient Tracking of Sparse Signals via an Earth Mover's Distance Dynamics Regularizer},
author = {Nicholas P. Bertrand and Adam S. Charles and John Lee and Pavel B. Dunn and Christopher J. Rozell},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04674},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 3 figures