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 unquantized compressed sensing measurements.
«
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 effizient aus unquantisierten komprimierten Messungen wiederherstellen kann.
«
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...
»