Approximate Message Passing Algorithm for Nonconvex Regularization

In this paper, we study the sparse signal reconstruction with nonconvex regularization, mainly focusing on two popular nonconvex regularization methods, minimax concave penalty (MCP) and smoothly clipped absolute deviation (SCAD). An approximate message passing (AMP) algorithm is an effective method...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE access Jg. 7; S. 9080 - 9090
Hauptverfasser:	Zhang, Hui, Zhang, Hai, Liang, Yong, Yang, Zi-Yi, Ren, Yanqiong
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Piscataway IEEE 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Algorithms Approximate message passing algorithm Approximation algorithms Convergence Input variables Iterative algorithms iterative thresholding algorithm Message passing Minimax technique nonconvex regularization Phase transitions Regularization Regularization methods Signal processing algorithms Signal reconstruction sparsity variable selection
ISSN:	2169-3536, 2169-3536
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!