姚依莎 构造稀疏相位恢复中信号的置信区间。 (英语) Zbl 07524941号 电子。J.统计。 16,编号1,785-813(2022). 小结:在本文中,我们提供了一种通用的方法来在稀疏相位检索中对单个信号坐标或它们的线性组合进行统计推断。给定由现有算法生成的目标参数的初始估计量,我们可以修改它,使修改后的估计量渐近正态且无偏。然后可以基于此渐近正态性构造置信区间和假设检验。为了简洁起见,我们在这项工作中侧重于置信区间,而可以采用类似的程序进行假设检验。在信号和样本量的一些温和假设下,我们为该方法建立了理论保证。这些假设通常很弱,因为维度可能超过样本大小,并且允许许多非零小坐标。此外,理论分析表明,个体坐标的修正估计量具有一致有界方差,因此可以同时推理。广泛环境下的数值模拟支持我们的理论结果。 MSC公司: 62至XX 统计 关键词:稀疏相位恢复;统计推断;置信区间;高维 软件:Wirter流量;相位提升;GESPAR公司;备用PR PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Yao},电子。J.Stat.16,No.1,785--813(2022;Zbl 07524941) 全文: 内政部 arXiv公司 链接 参考文献: [1] Bauschke,H.H.,Combettes,P.L.和Luke,D.R.(2003)。相位恢复的混合投影反射法。JOSA公司20 1025-1034. [2] Bellec,P.C.和Zhang,C.-H.(2019年)。通过自由度调整消除套索的倾斜。arXiv预打印arXiv:1902.08885. [3] Ben-Tal,A.和Nemirovski,A.(2001)。现代凸优化讲座:分析、算法和工程应用2.暹罗·兹比尔0986.90032 [4] Cai,T.T.,Li,X.和Ma,Z.(2016)。基于阈值Wirtinger流的噪声稀疏相位恢复的最佳收敛速度。统计年鉴44 2221-2251. ·Zbl 1349.62019号 [5] Candes,E.J.、Eldar,Y.C.、Strohmer,T.和Voroninski,V.(2015)。通过矩阵补全进行相位恢复。SIAM审查57 225-251. ·Zbl 1344.49057号 [6] Candes,E.J.、Li,X.和Soltanolkotabi,M.(2015)。通过Wirtier流进行相位恢复:理论和算法。IEEE信息理论汇刊61 1985-2007. ·Zbl 1359.94069号 [7] Candes,E.J.、Strohmer,T.和Voroninski,V.(2013)。相位提升:通过凸编程从幅度测量中精确稳定地恢复信号。纯粹数学与应用数学交流66 1241-1274. ·Zbl 1335.94013号 [8] Chai,A.、Moscoso,M.和Papanicolaou,G.(2010年)。使用仅强度测量的阵列成像。反问题27 015005. ·Zbl 1207.78022号 [9] Chen,Y.和Candes,E.(2015)。求解随机二次方程组几乎与求解线性系统一样容易。在神经信息处理系统研究进展739-747. [10] Donoho,D.L.(2006)。压缩传感。IEEE信息理论汇刊52 1289-1306. ·Zbl 1288.94016号 [11] Duchi,J.C.和Ruan,F.(2017年)。求解(大多数)一组二次方程:用于鲁棒相位恢复的复合优化。arXiv预打印arXiv:1705.02356. ·Zbl 1478.90084号 [12] Fazel,M.、Hindi,H.和Boyd,S.P.(2003年)。矩阵秩最小化的对数集启发式算法及其在Hankel和Euclidean距离矩阵中的应用。在2003年美国控制会议记录,2003年。3 2156-2162. 电气与电子工程师协会。 [13] Fienup,J.R.(1982年)。相位恢复算法:比较。应用光学21 2758-2769. [14] Fienup,J.R.(1987)。使用支持约束从傅里叶变换的模重建复值对象。JOSA公司4 118-123. [15] Gerchberg,R.W.(1972年)。从图像和衍射平面图确定相位的实用算法。Optik公司35 237-246. [16] Iwen,M.、Viswanathan,A.和Wang,Y.(2017)。强大的稀疏相位检索变得容易。应用和计算谐波分析42 135-142. ·Zbl 1393.94274号 [17] Jaganathan,K.、Eldar,Y.C.和Hassibi,B.(2015)。阶段检索:最新发展概述。arXiv预打印arXiv:1510.07713. [18] Jaganathan,K.、Oymak,S.和Hassibi,B.(2012年)。从傅里叶变换的幅度恢复稀疏的一维信号。在2012年IEEE信息理论国际研讨会1473-1477. 电气与电子工程师协会。 [19] Jaganathan,K.、Oymak,S.和Hassibi,B.(2013年)。稀疏相位恢复:凸算法和限制。在2013年IEEE信息理论国际研讨会1022-1026. 电气与电子工程师协会·Zbl 1414.94273号 [20] Javanmard,A.和Montanari,A.(2014)。高斯随机设计模型下高维回归的假设检验:渐近理论。IEEE信息理论汇刊60 6522-6554. ·兹比尔1360.62074 [21] Levi,A.和Stark,H.(1984)。广义投影法图像复原及其在震级恢复中的应用。JOSA公司1 932-943. [22] Li,X.和Voroninski,V.(2013)。通过凸规划从二次测量中恢复稀疏信号。SIAM数学分析杂志45 3019-3033. ·Zbl 1320.94023号 [23] Mitra,R.和Zhang,C.-H.(2016)。群稀疏性在使用无偏缩放群Lasso进行群推理中的益处。电子统计杂志10 1829-1873. ·兹比尔1397.62261 [24] Netrapalli,P.、Jain,P.和Sanghavi,S.(2013)。使用交替最小化进行相位恢复。在神经信息处理系统研究进展2796-2804. ·Zbl 1394.94421号 [25] Ohlsson,H.、Yang,A.Y.、Dong,R.和Sastry,S.S.(2011年)。通过半定规划从平方输出测量值进行压缩相位恢复。arXiv预打印arXiv:1111.6323 1-27. [26] Oymak,S.、Jalali,A.、Fazel,M.、Eldar,Y.C.和Hassibi,B.(2015)。应用于稀疏矩阵和低秩矩阵的同时结构化模型。IEEE信息理论汇刊61 2886-2908. ·Zbl 1359.94150号 [27] Shechtman,Y.、Beck,A.和Eldar,Y.C.(2014)。GESPAR:稀疏信号的有效相位恢复。IEEE信号处理事务62 928-938. ·Zbl 1394.94522号 [28] Shechtman,Y.、Eldar,Y.C.、Cohen,O.、Chapman,H.N.、Miao,J.和Segev,M.(2015)。相位恢复及其在光学成像中的应用:当代综述。IEEE信号处理杂志32 87-109. [29] van de Geer,S.、Bühlmann,P.、Ritov,Y.和Dezeure,R.(2014)。关于高维模型的渐近最优置信域和检验。统计年鉴42 1166-1202. ·Zbl 1305.62259号 [30] Waldspurger,I.、d'Aspremont,A.和Mallat,S.(2015)。相位恢复、最大割和复半定规划。数学规划149 47-81. ·Zbl 1329.94018号 [31] Wang,G.、Giannakis,G.B.和Eldar,Y.C.(2018年)。通过截断振幅流求解随机二次方程组。IEEE信息理论汇刊64 773-794. ·Zbl 1390.90451号 [32] Wang,G.,Zhang,L.,Giannakis,G.B.,Akçakaya,M.和Chen,J.(2017)。通过截断振幅流恢复稀疏相位。IEEE信号处理汇刊66 479-491. ·Zbl 1414.94656号 [33] Zhang,C.-H.(2011)。高维数据的统计推断。Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach:超高维半参数模型,报告48 28-31. [34] Zhang,C.-H.和Zhang、S.S.(2014)。高维线性模型中低维参数的置信区间。英国皇家统计学会杂志:B辑(统计方法)76 217-242. ·Zbl 1411.62196号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。