Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Recovery Algorithms for Quantized Compressed Sensing
Übersetzter Titel:
Wiederherstellungsverfahren für Quantisiertes Compressed Sensing
Autor:
Maly, Johannes
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Fornasier, Massimo (Prof. Dr.)
Gutachter:
Fornasier, Massimo (Prof. Dr.); Rauhut, Holger (Prof. Dr.); Jacques, Laurent (Prof. Dr.); Kramer, Gerhard (Prof. Dr.); Lee, Kiryung (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 650d; MAT 490d
Kurzfassung:
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...     »
Übersetzte Kurzfassung:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1471689
Eingereicht am:
17.01.2019
Mündliche Prüfung:
25.06.2019
Dateigröße:
3585190 bytes
Seiten:
169
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190625-1471689-1-3
Letzte Änderung:
24.07.2019
 BibTeX