Compressed Sensing and its Applications (eBook)
XIX, 388 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-69802-1 (ISBN)
Preface.- On the Global-Local Dichotomy in Sparsity Modeling, Batenkov, Romano, Elad.- Fourier Phase Retrieval: Uniqueness and Algorithms, Bendory, Beinert, Eldar.- Compressed Sensing Approaches for Polynomial Approximation of High-Dimensional Functions, Adcock, Brugiapaglia, Webster.- Multisection in the Stochastic Block Model using Semidefinite Programming, Agarwal, Bandeira, Koiliaris, Kolla.- Recovering Signals with Unknown Sparsity in Multiple Dictionaries, Ahmad, Schniter.- Compressive Classification and the Rare Eclipse Problem, Bandeira, Mixon, Recht.- Weak Phase Retrieval, Bothelo-Andrade, Casazza, Ghoreishi, Jose, Tremain.- Cubatures on Grassmannians: Moments, Dimension Reduction, and Related Topics, Breger, Ehler, Gräf, Peter.- A Randomized Tensor Train Singular Value Decomposition, Huber, Schneider, Wolf.- Versatile and Scalable Cosparse Methods for Phsyics-driven Inverse Problems, Kitić, Bensiad, Albera, Bertin, Gribonval.- Total Variation Minimization in Compressed Sensing, Felix Krahmer, Kruschel, Sandbichler.- Compressed Sensing in Hilbert Spaces, Traonmilin, Puy, Gribonval, Davies.
Erscheint lt. Verlag | 17.1.2018 |
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Reihe/Serie | Applied and Numerical Harmonic Analysis |
Zusatzinfo | XIX, 388 p. 77 illus., 57 illus. in color. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik | |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | compressed sensing • dimensionality reduction • Fourier phase retrieval • Hilbert spaces • Information and Communication, Circuits • Information Theory • matrix theory • random matrices • sparse approximation • sparse probability measures • sparse recovery • stochastic block model |
ISBN-10 | 3-319-69802-8 / 3319698028 |
ISBN-13 | 978-3-319-69802-1 / 9783319698021 |
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Größe: 8,8 MB
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