User: Guest  Login
Original title:
Recovery Algorithms for Quantized Compressed Sensing 
Translated title:
Wiederherstellungsverfahren für Quantisiertes Compressed Sensing 
Year:
2019 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Advisor:
Fornasier, Massimo (Prof. Dr.) 
Referee:
Fornasier, Massimo (Prof. Dr.); Rauhut, Holger (Prof. Dr.); Jacques, Laurent (Prof. Dr.); Kramer, Gerhard (Prof. Dr.); Lee, Kiryung (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
MAT Mathematik 
TUM classification:
MAT 650d; MAT 490d 
Abstract:
We develop, analyize, and numerically validate new recovery algorithms for quantized compressed sensing. Our main focus lies on one-bit quantization. We extend existing theory on one-bit compressed sensing to joint recovery of signal ensembles and introduce new tractable approaches to recover manifold-valued signals from their one-bit measurements. In addition, we develop a highly robust algorithm, which profits from two signal structures at once, to recover matrix valued signals from unquantize...    »
 
Translated abstract:
Wir entwickeln und analysieren neuartige Algorithmen für quantisiertes Compressed Sensing. Unser Fokus liegt hierbei auf Ein-Bit-Quantisierung. Wir verallgemeinern die bestehende Theorie um die simultane Wiederherstellung von Signalgruppen aus Ein-Bit-Messungen zu erklären und führen neue berechenbare Methoden ein um Signale auf Manigfaltigkeiten aus Ein-Bit-Messungen wiederherzustellen. Desweiteren entwerfen wir einen besonders robusten Algorithmus, der Matrizen mit mehreren Strukturen effizien...    »
 
Oral examination:
25.06.2019 
File size:
3585190 bytes 
Pages:
169 
Last change:
24.07.2019