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全息传感。 (英语) Zbl 1437.62698号

摘要:数据的全息表示将信息编码为具有同等重要性的数据包,以实现渐进恢复。随着越来越多的数据包可用,恢复数据的质量也会提高。这种信息的渐进恢复与数据包可用的顺序无关。这种表示非常适合于分布式存储和在具有不可预测延迟和/或擦除的网络上传输数据包。多年来,人们提出了几种信号和图像的全息表示方法,多重描述信息理论也处理这种表示。然而,令人惊讶的是,这些方法直到最近才在最优最小二乘估计理论的经典框架中得到考虑。基于信号和图像建模中广泛使用的框架,我们开发了一种用于随机数据向量全息表示设计的最小二乘法。

MSC公司:

62兰特 大数据和数据科学的统计方面
62B10型 信息理论主题的统计方面
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参考文献:

[1] Equitz,W.H.R。;Cover,T.M.,《信息的连续细化》,IEEE Trans。通知。理论,37,2269-275(1991)·Zbl 0721.94005号
[2] Donoho,D.L.,压缩传感,IEEE Trans。通知。理论,52,4,1289-1306(2006)·Zbl 1288.94016号
[3] 坎迪斯,E.J。;罗姆伯格,J.K。;Tao,T.,从不完整和不准确的测量中恢复稳定信号,Comm.Pure Appl。数学。,59, 8, 1207-1223 (2006) ·邮编1098.94009
[4] Elad,M.,《压缩传感的优化投影》,IEEE Trans。信号处理。,55,125695-5702(2007年)·Zbl 1390.94168号
[5] Eldar,Y。;Kutyniok,G.,《压缩传感:理论与应用》(2012),剑桥大学出版社
[6] Wang,Y。;Wang,H。;Scharf,L.L.,《噪声信道传输噪声测量的最佳压缩》,IEEE Trans。信号处理。,62, 5, 1279-1289 (2014) ·Zbl 1394.94633号
[7] Goyal,V.K.,《多描述编码:压缩满足网络》,IEEE信号处理。Mag.,18,5,74-93(2001)
[8] 塞韦托,S.D。;Ramchandran,K。;Vaishampayan,V.A。;Nahrstedt,K.,多描述小波图像编码,IEEE Trans。图像处理。,9, 5, 813-826 (2000)
[9] 布鲁克斯坦,A.M。;霍尔特·R·J。;Netravali,A.N.,图像的全息表示,IEEE Trans。图像处理。,7, 11, 1583-1597 (1998)
[10] Kutyniok,G。;佩泽什基,A。;卡尔德班克,R。;Liu,T.,《稳健降维、融合框架和格拉斯曼填料》,应用。计算。哈蒙。分析。,26, 1, 64-76 (2009) ·Zbl 1283.42046号
[11] Kailath,T。;说,A。;Hassibi,B.,《线性估计》,普伦蒂斯·霍尔信息与系统科学(2000),普伦提斯·霍尔
[12] Golub,G。;van Loan,C.,《矩阵计算》,《约翰·霍普金斯数学科学研究》(2013),约翰·霍普金森大学出版社·兹比尔1268.65037
[13] 卡萨扎,P.G。;Kutyniok,G.,《有限框架:理论与应用》(2012),Birkhäuser
[14] 加德纳,W.A。;纳波利塔诺,A。;Paura,L.,《循环平稳性:半个世纪的研究》,《信号处理》。,86, 4, 639-697 (2006) ·Zbl 1163.94338号
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