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NESTA公司

swMATH编号: 6576
软件作者: 斯蒂芬·贝克尔(Stephen Becker);杰罗姆·博宾(Jerome Bobin);伊曼纽尔·坎迪斯。
描述: NESTA:一种快速准确的稀疏恢复一阶方法。从间接和可能采样不足的数据中准确恢复信号或重建图像是一个非常有趣的话题;例如,最近压缩感知领域的文献已经相当丰富。本文应用了{it-Yu.Nesterov}[Math.Program.103,No.1(a),127-152(2005;Zbl 1079.90102)]中的平滑技术和一阶加速算法,并证明了该方法非常适合解决大规模压缩感知重建问题,因为(1)它计算效率高;(2) 它是准确的,并返回几个正确数字的解;(3) 它具有灵活性,能够适应多种重建问题;并且(4)它是鲁棒的,因为它在许多问题上的优异性能不依赖于几个参数的微调。在显示大动态范围的真实信号上进行的综合数值实验表明,该算法与最近提出的最先进的方法相比是有利的。我们还将该算法应用于解决其他备选方案较少的问题,例如总变分最小化和在约束条件下寻求(W_x)的(ell_1)范数最小化的凸规划,其中(W\)不是对角的。该代码以Matlab语言的免费软件包的形式在线提供。
主页: http://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/090756855
依赖项: Matlab公司
关键词: 内斯特罗夫方法;非光滑函数的光滑逼近;\(ell_1\)最小化;凸优化中的对偶性;延拓方法;压缩感知;总变量最小化
相关软件: PDCO公司;SPGL1型;TFOCS公司;TwIST公司;RecPF公司;格尔姆奈特;FPC_AS公司;取消锁定BoX;ElemStatLearn(电子状态学习);CoSaMP公司;Yall1号机组;Matlab公司;PROPACK公司;CVX公司;伦敦银行支持向量机;UCI-毫升;L1测试包;切割机;ParNes公司;TVAL3型
引用于: 146文件
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被327位作者引用

5 蓝,广汇
4 程丽芝
4 基蒙·方图拉基斯
4 雅塞克·冈齐奥
4 乔纳森·泰勒(Jonathan E.Taylor)。
4 西尔维娅·维拉
3 佐里·阿米尼法德
3 Necdet Serhat艾巴特
3 萨曼Babaie-Kafaki
3 何姓
3 加鲁德·艾扬格。
3 欧阳、豫园
3 彭继根
3 洛伦佐·罗萨斯科。
3 Ryan J.Tibshirani。
3 吴顺义
3 肖云海
3 尹沃涛
3 于永超
3 张茵
2 阿德科克,本
2 斯蒂芬·贝克尔。
2 博伊德,Stephen Poyshress
2 伊曼纽尔·坎迪斯。
2 陈飞雪
2 陈,Jein-Shan
2 陈云梅
2 贾拉尔·法迪利。
2 汉森,Per Christian
2 黄廷珠
2 德国兰迪
2 理查德·洛克哈特(Richard A.Lockhart)。
2 菲昂·穆塔格。
2 斯坦利·乔尔·奥斯尔
2 沈春根
2 沈立新
2 舒、石
2 Jean-Luc斯塔克
2 孙德芬
2 布鲁斯·苏特(Bruce W.Suter)。
2 马克·特布勒
2 Robert John Tibshirani先生
2 Toh,Kim Chuan(金川)
2 文波
2 Wen,Zaiwen先生
2 吴彩英
2 徐月生
2 袁晓明
2 张磊红
2 张晓群
2 朱红
2 朱伟
1 阿加瓦尔(Alekh Agarwal)
1 简·哈罗德·阿坎塔拉
1 Andersen,Martin S.安徒生。
1 阿列克桑德·亚拉夫金。
1 阿罗拉、拉曼
1 阿尔珀·艾瓦西
1 弗朗西斯·巴赫。
1 白燕琴
1 理查德·巴拉纽克。
1 亚拉什·贝布迪
1 杰拉德·比亚
1 杰罗姆·博宾
1 杰罗姆·博尔特
1 皮埃尔·博格纳特
1 劳伦斯·戴维·布朗
1 亚历山德罗·布奇尼
1 彼得·伯尔曼
1 安德烈亚斯·布亚
1 马丁·汉堡包
1 Benoêt干部
1 蔡天文
1 曹永秀
1 康斯坦丁·卡拉马尼斯
1 柴,易
1 Chan、Tony Fan-Cheong
1 陈岱强
1 陈、郭
1 陈建丽
1 陈涛
1 陈晓军
1 陈,Ziang
1 马修·科尔布鲁克。
1 崔安刚
1 崔燕
1 戴祥光
1 Fatemeh Dargahi
1 Ioannis K·达西奥斯。
1 罗伯塔·德·阿斯蒙迪斯
1 戴维·戴格拉斯(David A.Degras)。
1 邓伟伟
1 尼克·德克斯特。
1 丹妮拉·迪·塞拉菲诺
1 丁、梁
1 马可·多纳泰利
1 董斌
1 董昭阳
1 Alireza Doostan
1 乔纳森·埃克斯坦
……还有227位作者
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67篇连载文章被引用

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10 统计年鉴
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6 SIAM优化杂志
5 计算与应用数学杂志
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4 电路、系统和信号处理
4 科学计算杂志
4 数值算法
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3 SIAM科学计算期刊
3 机器学习研究杂志(JMLR)
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2 神经网络
2 机器学习
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