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講演抄録/キーワード
講演名 2014-07-11 18:10
圧縮センシングからの高精度なノンスパース信号再構成
西山愛子山中祐輝平林 晃立命館大)・三村和史広島市大
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抄録 (和) 圧縮可能なノンスパース信号の不足線形観測値からの高精度再構成アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは 2 段階手続によって構成されている.まず第1 段階で,l1 最小化によって信号を再構成する.そして第 2 段階で,l1 再構成によって得られた信号を主要成分と微小成分に分解する.この主要成分を用いて,微小成分の観測結果を推定し,得られた観測結果を用いて微小成分を標準的な線形 2 乗回帰により推定する.ここで必要となる正則化パラメーターの決定には,微小成分の観測結果に対する誤差評価を用いる.こうして得られた微小成分の推定結果を 用いて主要成分の推定結果を再度調整し,これらの和を持ってアルゴリズムの最終的な出力とする.提案アルゴリズムの計算量は l1 最小化アルゴリズムとほぼ同程度であるが,コンピュータで生成した 1 次元ベクトルに対するシミュレーションにより,提案手法が l1 最小化や Lasso 再構成よりも優れていることを示す.また,画像シミュレーションにおいても,提案手法が従来手法に勝っていることを示す. 
(英) We propose a novel algorithm for the recovery of non-sparse, but compressible signals from linear undersampled measurements. The algorithm proposed in this paper consists of two steps. The first step recovers the signal by the l1 min imization. Then, the second step decomposes the l1 reconstruction into major and minor components. By using the major components, measurements for the minor components of the target signal are estimated. Error evaluation of the estimate leads to the standard ridge regression for the recovery of the minor components with the regularization parameter determined using the error bound. After a slight modification to the major components, the final estimate is obtained by combining the two estimates. Computational cost of the proposed algorithm is mostly the same as the l1 minimization. Simulation results for one-dimensional computer generated signals show the effectiveness of the proposed algorithm over not only l1 minimization but also the Lasso estimator. Simulations using the standard images also show the effectiveness of the proposed algorithm.
キーワード (和) スパース信号 / 圧縮可能性 / l1 ノルム最小化 / 零空間特性 / 制限付等長性 / / /  
(英) Sparse signals / compressibility / l1-norm minimization / null space property / restricted isometry property / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 124, SIP2014-45, pp. 123-127, 2014年7月.
資料番号 SIP2014-45 
発行日 2014-07-02 (CAS, VLD, SIP, MSS, SIS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CAS SIP MSS VLD SIS  
開催期間 2014-07-09 - 2014-07-11 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido University 
テーマ(和) システムと信号処理および一般 
テーマ(英) System, signal processing and related topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2014-07-CAS-SIP-MSS-VLD-SIS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 圧縮センシングからの高精度なノンスパース信号再構成 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) High quality recovery of nonsparse signals from compressed sensing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スパース信号 / Sparse signals  
キーワード(2)(和/英) 圧縮可能性 / compressibility  
キーワード(3)(和/英) l1 ノルム最小化 / l1-norm minimization  
キーワード(4)(和/英) 零空間特性 / null space property  
キーワード(5)(和/英) 制限付等長性 / restricted isometry property  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 西山 愛子 / Aiko Nishiyama / ニシヤマ アイコ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山中 祐輝 / Yuki Yamanaka / ヤマナカ ユウキ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 平林 晃 / Akira Hirabayashi / ヒラバヤシ アキラ
第3著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 三村 和史 / Kazushi Mimura / ミムラ カズシ
第4著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: Hiroshima City Univ.)
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講演者
発表日時 2014-07-11 18:10:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-CAS2014-24,IEICE-VLD2014-33,IEICE-SIP2014-45,IEICE-MSS2014-24,IEICE-SIS2014-24 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.122(CAS), no.123(VLD), no.124(SIP), no.125(MSS), no.126(SIS) 
ページ範囲 pp.123-127 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-CAS-2014-07-02,IEICE-VLD-2014-07-02,IEICE-SIP-2014-07-02,IEICE-MSS-2014-07-02,IEICE-SIS-2014-07-02 


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