Standard

РАНДОМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ И L-1 ОПТИМИЗАЦИЯ. / Граничин, Олег Николаевич.

в: СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ, Том 5, № 1-1, 2009, стр. 3-23.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья

Harvard

Граничин, ОН 2009, 'РАНДОМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ И L-1 ОПТИМИЗАЦИЯ', СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ, Том. 5, № 1-1, стр. 3-23. <http://elibrary.ru/item.asp?id=12994139>

APA

Граничин, О. Н. (2009). РАНДОМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ И L-1 ОПТИМИЗАЦИЯ. СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ, 5(1-1), 3-23. http://elibrary.ru/item.asp?id=12994139

Vancouver

Граничин ОН. РАНДОМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ И L-1 ОПТИМИЗАЦИЯ. СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ. 2009;5(1-1):3-23.

Author

Граничин, Олег Николаевич. / РАНДОМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ И L-1 ОПТИМИЗАЦИЯ. в: СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ. 2009 ; Том 5, № 1-1. стр. 3-23.

BibTeX

@article{9c6f378c1a8a4bb8b196414555bcecc0,
title = "РАНДОМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ И L-1 ОПТИМИЗАЦИЯ",
abstract = "В последнее время активно развивается новая парадигма кодирования/декодирования многоразрядных сигналов, имеющих разреженное (sparse) представление в некотором базисе. В ее основе лежат идея рандомизации измерений и l-1-оптимизация. В работе описан новый метод захватывания и представления сжимаемых сигналов значительно меньшим количеством разрядов, чем в традиционном представлении сигналов по Найкви-сту. В англоязычной литературе этот метод называется Compressive Sensing (сжимающим ощущение).",
keywords = "рандомизированные измерения, $\ell_1$-оптимизация, восстановление разреженных сигналов.",
author = "Граничин, {Олег Николаевич}",
year = "2009",
language = "русский",
volume = "5",
pages = "3--23",
journal = "СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ",
issn = "1992-2922",
publisher = "Издательство Санкт-Петербургского университета",
number = "1-1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - РАНДОМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ И L-1 ОПТИМИЗАЦИЯ

AU - Граничин, Олег Николаевич

PY - 2009

Y1 - 2009

N2 - В последнее время активно развивается новая парадигма кодирования/декодирования многоразрядных сигналов, имеющих разреженное (sparse) представление в некотором базисе. В ее основе лежат идея рандомизации измерений и l-1-оптимизация. В работе описан новый метод захватывания и представления сжимаемых сигналов значительно меньшим количеством разрядов, чем в традиционном представлении сигналов по Найкви-сту. В англоязычной литературе этот метод называется Compressive Sensing (сжимающим ощущение).

AB - В последнее время активно развивается новая парадигма кодирования/декодирования многоразрядных сигналов, имеющих разреженное (sparse) представление в некотором базисе. В ее основе лежат идея рандомизации измерений и l-1-оптимизация. В работе описан новый метод захватывания и представления сжимаемых сигналов значительно меньшим количеством разрядов, чем в традиционном представлении сигналов по Найкви-сту. В англоязычной литературе этот метод называется Compressive Sensing (сжимающим ощущение).

KW - рандомизированные измерения

KW - $\ell_1$-оптимизация

KW - восстановление разреженных сигналов.

M3 - статья

VL - 5

SP - 3

EP - 23

JO - СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ

JF - СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ

SN - 1992-2922

IS - 1-1

ER -

ID: 5014339