MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1556416173

On statistical restricted isometry property of a new class of deterministic partial Fourier compressed sensing matrices

2012· article· en· W1556416173 sur OpenAlexaff
Nam Yul Yu

Notice bibliographique

RevueInternational Symposium on Information Theory and its Applications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSparse and Compressive Sensing Techniques
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestricted isometry propertyCompressed sensingBlock matrixDFT matrixMatrix (chemical analysis)Concatenation (mathematics)AlgorithmIsometry (Riemannian geometry)Sparse matrixMutual coherenceDiscrete Fourier transform (general)MathematicsFourier transformSingle-entry matrixComputer scienceCoherence (philosophical gambling strategy)Fourier analysisCombinatoricsSymmetric matrixMathematical analysisMatrix functionSquare matrixFractional Fourier transformPhysicsGaussian
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compressed sensing is a novel technique where one can recover sparse signals from the undersampled measurements. In this paper, a new class of partial Fourier matrices is studied for deterministic compressed sensing. A basic partial Fourier matrix is constructed by choosing the rows deterministically from the inverse discrete Fourier transform (DFT) matrix. By a column rearrangement, the matrix is represented as a concatenation of DFT-based submatrices. Then, a full or a part of columns of the concatenated matrix is used to form a K ×N sensing matrix for deterministic compressed sensing. It is shown that the sensing matrix forms a tight frame with nearly optimal coherence. Theoretically, the sensing matrix turns out to have the statistical restricted isometry property (StRIP) for unique sparse recovery guarantee.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Symposium on Information Theory and its ApplicationsMême sujetSparse and Compressive Sensing TechniquesTravaux en français237 207