重新审视一维全变分复原问题及信号与超参数估计的新实时算法
信号处理
2020-12-18 v1 最优化与控制
摘要
一维全变分 (TV) 去噪通过考虑数据保真项与全变分 (TV) 正则化，给出了一种能保持形状边缘的良好复原信号。主要问题是如何选择权衡这两项的权重 。实践中，该参数通过评估候选列表（如交叉验证）来选取，这不适用于实时应用。本工作中，我们重新审视 Tibshirani 与 Taylor 提出的一维全变分复原算法。我们集成一种启发式方法，基于复原信号的极值数量来估计 的良好取值。我们提出复原算法的离线版本，复杂度为 O(n log n)，以及其在线实现，复杂度为 O(n)。结合快速算法与 的自动选取，我们提出一种实时自动去噪算法，具有广阔的应用领域。仿真表明，我们所提的 具有与当前最优 (SOTA) 方法相似的性能。
引用
@article{arxiv.2012.09481,
title = {Revisit 1D Total Variation restoration problem with new real-time algorithms for signal and hyper-parameter estimations},
author = {Zhanhao Liu and Marion Perrodin and Thomas Chambrion and Radu Stoica},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.09481},
year = {2020}
}