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Enregistrement W2097098226 · doi:10.1186/1687-6180-2013-155

Deterministic construction of Fourier-based compressed sensing matrices using an almost difference set

2013· article· en· W2097098226 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Advances in Signal Processing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSparse and Compressive Sensing Techniques
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCompressed sensingBlock matrixDFT matrixMatrix (chemical analysis)AlgorithmConcatenation (mathematics)Fast Fourier transformDiscrete Fourier transform (general)Fourier transformMathematicsSparse matrixSingle-entry matrixInteger matrixRowComputer scienceCombinatoricsSymmetric matrixShort-time Fourier transformFourier analysisSquare matrixMathematical analysisNonnegative matrixPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new class of Fourier-based matrices is studied for deterministic compressed sensing. Initially, a basic partial Fourier matrix is introduced by choosing the rows deterministically from the inverse discrete Fourier transform (DFT) matrix. By row/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 selected to build a new M N deterministic compressed sensing matrix, where M = p r and N = L(M + 1) for prime p, and positive integers r and L M -1. Theoretically, the sensing matrix forms a tight frame with small coherence. Moreover, the matrix theoretically guarantees unique recovery of sparse signals with uniformly distributed supports. From the structure of the sensing matrix, the fast Fourier transform (FFT) technique can be applied for efficient signal measurement and reconstruction. Experimental results demonstrate that the new deterministic sensing matrix shows empirically reliable recovery performance of sparse signals by the CoSaMP algorithm.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,258 · 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