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Enregistrement W2962904605 · doi:10.1017/fms.2016.32

BREAKING THE COHERENCE BARRIER: A NEW THEORY FOR COMPRESSED SENSING

2017· article· en· W2962904605 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.

Notice bibliographique

RevueForum of Mathematics Sigma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSparse and Compressive Sensing Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesHomerton College, University of CambridgeEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of CambridgeNational Science Foundation
Mots-clésCompressed sensingComputer scienceExploitKey (lock)Sampling (signal processing)Coherence (philosophical gambling strategy)Sampling theoryOperator (biology)Theoretical computer scienceAlgorithmMathematicsTelecommunicationsSample size determination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a framework for compressed sensing that bridges a gap between existing theory and the current use of compressed sensing in many real-world applications. In doing so, it also introduces a new sampling method that yields substantially improved recovery over existing techniques. In many applications of compressed sensing, including medical imaging, the standard principles of incoherence and sparsity are lacking. Whilst compressed sensing is often used successfully in such applications, it is done largely without mathematical explanation. The framework introduced in this paper provides such a justification. It does so by replacing these standard principles with three more general concepts: asymptotic sparsity, asymptotic incoherence and multilevel random subsampling. Moreover, not only does this work provide such a theoretical justification, it explains several key phenomena witnessed in practice. In particular, and unlike the standard theory, this work demonstrates the dependence of optimal sampling strategies on both the incoherence structure of the sampling operator and on the structure of the signal to be recovered. Another key consequence of this framework is the introduction of a new structured sampling method that exploits these phenomena to achieve significant improvements over current state-of-the-art techniques.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,443

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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