低秩信号处理：降维的设计、算法与应用
信息论
2015-08-05 v1 math.IT
摘要
我们提供了一篇关于低秩信号处理、降维的设计方法与算法的教程，并涵盖若干重要应用。采用基于线性代数与线性估计的通用框架，向读者介绍低秩信号处理的基础，并描述如何对观测到的离散时间信号进行降维。借助最小二乘优化技术，对降维算法进行了统一处理，其中回顾了若干用于设计执行降维的变换矩阵的技术。降维技术包括基于观测数据向量协方差矩阵特征分解的方法、Krylov子空间方法、联合与迭代优化（JIO）算法以及具有简化结构与切换的JIO（JIOS）技术。随后使用统一处理方法考察了若干应用，包括无线通信、传感器与阵列信号处理以及语音、音频、图像与视频处理。本教程以对未来研究方向和新兴课题的讨论作结。
引用
@article{arxiv.1508.00636,
title = {Low-Rank Signal Processing: Design, Algorithms for Dimensionality Reduction and Applications},
author = {Rodrigo C. de Lamare},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.00636},
year = {2015}
}
备注
23 pages, 6 figures