Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: aproksymacja rzadka

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A proximal-based algorithm for piecewise sparse approximation with application to scattered data fitting

Zhong Yijun, Li Chongjun, Li Zhong, Duan Xiaojuan

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

2022

Vol. 32, no. 4

671--682

In some applications, there are signals with a piecewise structure to be recovered. In this paper, we propose a piecewise sparse approximation model and a piecewise proximal gradient method (JPGA) which aim to approximate piecewise signals. We also make an analysis of the JPGA based on differential equations, which provides another perspective on the convergence rate of the JPGA. In addition, we show that the problem of sparse representation of the fitting surface to the given scattered data can be considered as a piecewise sparse approximation. Numerical experimental results show that the JPGA can not only effectively fit the surface, but also protect the piecewise sparsity of the representation coefficient.

Algorytmy dekodowania "rzadkich" sygnałów MIMO

Dymarski P.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2016

nr 8-9

1138--1144, CD

W referacie przedstawiono algorytmy dekodowania sygnałów MIMO w sytuacji, gdy liczba anten odbiorczych jest mniejsza od liczby anten nadawczych. Założono ograniczoną aktywność nadawców – większość anten nadawczych emituje symbol zerowy. W tych warunkach klasyczne algorytmy dekodowania nie sprawdzają się, należy stosować algorytmy „rzadkiej” aproksymacji. W pracy porównano szereg tego typu algorytmów, opartych na rzutowaniu ortogonalnym na podprzestrzeń i zaproponowano nowe warianty. Przeprowadzone symulacje wykazują zmniejszenie SER przy akceptowalnej złożoności obliczeniowej algorytmu dekodowania.

Algorithms of MIMO signals decoding are analyzed under the following conditions: number of transmit antennas greater than number of receiving ones, low activity of transmitters. Sparse approximation algorithms are used to solve this kind of problems. New variants of such algorithms, based on orthogonal projection on the selected subspace, are proposed. Simulations show decrease of SER at acceptable complexity of decoding algorithm.