Sparse Regularization via Convex Analysis

Sparse approximate solutions to linear equations are classically obtained via L1 norm regularized least squares, but this method often underestimates the true solution. As an alternative to the L1 norm, this paper proposes a class of nonconvex penalty functions that maintain the convexity of the lea...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on signal processing Ročník 65; číslo 17; s. 4481 - 4494
Hlavní autor:	Selesnick, Ivan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.09.2017
Témata:	convex function Convex functions Convolution Cost function denoising Noise reduction optimization Signal processing algorithms sparse approximation Sparse regularization
ISSN:	1053-587X, 1941-0476
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!