拉杰米克·帕维尔;巴维尔扎维什卡;维塞尔·兹斯拉夫;安大略省Mokrý 一种新的广义投影及其在音频去块加速中的应用。 (英语) Zbl 1439.47060号 公理 8,第3号,第105号论文,20页(2019年)。 摘要:在凸优化中,通常不可避免地要将投影仪放在由线性算子组成的凸集上。这种需求来自理论和应用,信号处理是凸优化最近被使用的一个突出而广泛的领域。本文提出了一种新型投影仪,它概括了以前的结果,与现有技术相比,它可以使用更广泛的线性变换族,但另一方面,它仅限于变换域中的箱型凸集。新投影仪由一个显式公式描述,这使得它易于实现,并且需要低计算成本。投影仪是在所谓的近端分裂理论的框架内进行解释的。新投影仪的便利性在信号处理的一个示例中得到了证明,在该示例中,可以将信号去噪算法的收敛速度提高两倍以上。 引用于1文件 MSC公司: 47N10号 算子理论在最优化、凸分析、数学规划、经济学中的应用 94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等) 关键词:投影;优化;一般化;长方体约束;去夹;去饱和;近端劈裂;稀疏 软件:取消锁定BoX;长期固定资产税;线性时频分析工具箱 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Rajmic}等人,《公理8》,第3期,第105号论文,第20页(2019年;Zbl 1439.47060) 全文: 内政部 OA许可证 参考文献: [1] 博伊德,S.P。;范登伯格,L;凸优化:剑桥,英国2004·Zbl 1058.90049号 [2] 组合框,P。;佩斯克,J。;信号处理中的邻近分裂方法;科学与工程反问题的定点算法:纽约,纽约,美国2011,185-212. ·Zbl 1242.90160号 [3] Bauschke,H.H。;组合,P.L;Hilbert空间中的凸分析和单调算子理论:Cham,瑞士,2011·Zbl 1218.47001号 [4] 巴里姆,I。;带弱凸惩罚的迭代收缩/阈值算法的收敛性;IEEE传输。信号处理:2016年;第64卷,1597-1608·兹比尔1412.94018 [5] Chambolle,A。;Pock,T。;凸问题的一阶原对偶算法及其在成像中的应用;数学杂志。成像视觉:2011; 第40卷,第120-145页·Zbl 1255.68217号 [6] Komodakis,N。;佩斯克,J。;玩弄对偶:解决大规模优化问题的最新原始对偶方法概述;IEEE信号处理。Mag.:2015年;第32卷,31-54。 [7] 康达特,L。;涉及Lipschitz、可逼近和线性组合项的凸优化的原对偶分裂方法;J.优化。理论应用:2013年;第158卷,第460-479页·Zbl 1272.90110号 [8] 塞莱斯尼克,I.W。;A.帕雷克。;Bayram,I。;基于非凸正则化的凸1-D全变分去噪;IEEE信号处理。信函:2015; 第22卷,141-144。 [9] 博伊德,S.P。;北卡罗来纳州帕里赫。;Chu,E。;佩莱托,B。;埃克斯坦,J。;基于交替方向乘数法的分布式优化与统计学习;已找到。趋势马赫数。学习。:2011; 第3卷,1-122·Zbl 1229.90122号 [10] Daňková,M。;Rajmic,P。;R.Jiřík。;局部低阶加稀疏模型加速灌注MRI成像;潜在变量分析和信号分离:Liberec,捷克共和国,2015,514-521. [11] 康达特,L。;凸优化的一种通用近似算法——在总变差最小化中的应用;信号处理。莱特。IEEE:2014;第21卷,985-989。 [12] 法迪利,M。;斯塔克,J.L。;用于稀疏恢复中优化问题的单调算子分裂;2009年IEEE第16届图像处理国际会议论文集:,1461-1464. [13] 组合框,P。;佩斯克,J。;非光滑凸变分信号恢复的Douglas-Rachford分裂方法;IEEE J.选择。顶部。信号处理:2007; 第1卷,564-574。 [14] Šorel,M。;巴托什,M。;基于交替方向乘法器方法的高效JPEG解压缩;2016年第23届模式识别国际会议(ICPR)论文集:,271-276. [15] Combettes,P.公司。;Wajs,V。;近端前向背向分裂信号恢复;多尺度模型。模拟:2005; 第4卷,1168-1200·Zbl 1179.94031号 [16] Moreau,J.J。;爱斯佩斯·希尔伯蒂安(Proximitéet dualitédans un espace hilbertien);牛市。Soc.数学。法语:1965年;第93卷,273-299·Zbl 0136.12101号 [17] 克里斯滕森,O;框架和基础,入门课程:美国马萨诸塞州波士顿,2008年·Zbl 1152.42001号 [18] 克里斯滕森,O;框架和Riesz底座简介:美国马萨诸塞州波士顿,2003年·Zbl 1017.42022号 [19] Gröchenig,K;时频分析基础:瑞士巴塞尔,2001年·Zbl 0966.42020号 [20] 巴拉兹,P。;Dörfler,M。;贾利特,F。;Holighaus,N。;贝拉斯科,G。;非平稳Gabor框架的理论、实现及应用;J.计算。申请。数学。:2011; 第236卷,1481-1496·兹比尔1236.94026 [21] Necciari,T。;巴拉兹,P。;Holighaus,N。;Söndergaard,P.L。;ERBlet变换:一种基于听觉的完美重构时频表示;2013年IEEE声学、语音和信号处理国际会议(ICASSP)会议记录:,498-502. [22] 梅耶,C.D;矩阵分析与应用线性代数:费城,宾夕法尼亚州,美国2000·Zbl 0962.15001号 [23] Gröchenig,K。;高维非均匀采样:从三角多项式到带限函数;现代抽样理论:数学与应用:波士顿,马萨诸塞州,美国2001年,155-171. [24] 波格丹诺娃,I。;范德盖恩斯特,P。;安托万,J.P。;雅克·L。;莫维酮,M。;球面上的立体小波框架;申请。计算。哈蒙。分析:2005; 第19卷,223-252·Zbl 1082.42026号 [25] 阿德科克,B。;加塔利奇,M。;汉森,A.C。;指数加权框架与非均匀傅里叶样本多维函数的稳定恢复;申请。计算。哈蒙。分析:2017; 第42卷,508-535·Zbl 1401.42030号 [26] Daubechies,I。;格罗斯曼,A。;梅耶,Y。;无痛非正交扩张;数学杂志。物理:1986; 第27卷,1271-1283·Zbl 0608.46014号 [27] 医学博士Wickerhauser;多媒体数学:美国马萨诸塞州波士顿,2009年·Zbl 1183.65001号 [28] Vetterli,M。;科瓦切维奇,J。;戈亚尔,V;信号处理基础:英国剑桥,2014。 [29] 泽尔泽,美国;DAFX:数字音频效果:美国纽约州纽约市,2011年。 [30] Etter,W。;基于左右侧自回归参数的离散时间信号段插值恢复;IEEE传输。信号处理:1996; 第44卷,1124-1135。 [31] 阿贝尔·J。;史密斯,J。;恢复削波信号;1991年ICASPSP-91声学、语音和信号处理国际会议记录:;第三卷,1745-1748年。 [32] 达希曼,A。;努里丁,M。;Azrar,A。;一种简单的削波语音信号恢复算法;信息学:2008年;第32卷,183-188·Zbl 1143.94321号 [33] 塞莱斯尼克,I。;信号处理中的最小二乘法及其示例;OpenStax CNX:2013。 [34] 比伦,圣彼得堡。;Ozerov,A。;佩雷斯,P。;基于非负矩阵分解的音频去码;2015年IEEE音频和声学信号处理应用研讨会会议记录:,1-5. [35] 阿德勒。;埃米亚,V。;贾法里,M。;Elad,M。;Gribonval,R。;Plumbley,M。;音频内画;IEEE传输。音频语音语言处理:2012; 第20卷,922-932。 [36] 阿德勒,A。;埃米亚,V。;贾法里,M。;Elad,M。;Gribonval,R。;Plumbley,M。;一种基于约束匹配追踪的音频解码方法;2011年IEEE声学、语音和信号处理国际会议(ICASSP)会议记录:,329-332. [37] Defraene,B。;曼苏尔,N。;Hertogh,S.D.公司。;van Waterschoot,T。;迪尔,M。;Moonen,M。;基于感知压缩感知的音频信号去噪;IEEE传输。音频语音语言处理:2013年;第21卷,2627-2637。 [38] 锡登堡,K。;科瓦尔斯基,M。;多夫勒,M。;具有社会稀疏性的音频去噪;2014 IEEE声学、语音和信号处理(ICASSP)国际会议论文集:,1577-1581. [39] Kitić,S。;雅克·L。;北马杜。;霍普伍德,M。;Spriet,A。;De Vleeschouwer,C。;一致迭代硬阈值信号去噪;2013年IEEE声学、语音和信号处理国际会议(ICASSP)会议记录:,5939-5943. [40] Kitić,S。;Bertin,N。;Gribonval,R。;基于cosparse硬阈值的音频去噪;稀疏模型与技术之间相互作用第二次巡回研讨会论文集:。 [41] Kitić,S。;Bertin,N。;Gribonval,R。;音频去块的稀疏性和共稀疏性:一种灵活的非凸方法;LVA/ICA 2015-第十二届潜在变量分析和信号分离国际会议:Liberec,捷克共和国,2015年。 [42] 扎维什卡,P。;Rajmic,P。;普雷什阿,Z。;Vesel,V。;稀疏音频去噪器中合成模型的再探讨;LVA/ICA 2018-第十四届潜在变量分析和信号分离国际会议:英国吉尔福德,2018,429-445. [43] 扎维什卡,P。;Rajmic,P。;莫克尔,O。;普雷什阿,Z。;基于合成的稀疏音频去噪器的正确版本;2019 IEEE声学、语音和信号处理国际会议(ICASSP)会议记录:,591-595. [44] A.J.温斯坦。;Wakin,医学学士。;在稀疏地带恢复被截断的信号;样品。理论信号图像处理:2013; 第12卷,55-69·Zbl 1346.94055号 [45] 锡登堡,K。;Dörfler,M。;音频信号的结构化稀疏性;第十四届数字音频效果国际会议论文集(DAFx-11):,23-26. [46] 科瓦尔斯基,M。;锡登堡,K。;Dörfler,M。;社交稀疏!邻域系统丰富了结构化收缩算子;IEEE传输。信号处理:2013年;第61卷,2498-2511·Zbl 1393.94307号 [47] 多诺霍,D.L。;Elad,M。;一般(非正交)字典中的最优稀疏表示ℓ1最小化;程序。国家。阿卡德。科学。美国:2003年;第100卷,2197-2202·兹比尔1064.94011 [48] 巴里姆,I。;卡马萨克,M。;音频信号的简单先验;IEEE传输。阿库斯特。语音信号处理:2013年;第21卷,1190-1200。 [49] 巴里姆,I。;阿基克·尔德·z,D。;使用混合范数进行音频分解的原始对偶算法;信号图像视频处理:2014; 第8卷,95-110。 [50] Rajmic,P。;巴特洛娃,H。;普雷什阿,Z。;Holighaus,N。;通过支持限制加速音频修复;第七届超现代通信和控制系统国际会议记录:。 [51] Söndergaard,P.L。;托雷萨尼,B。;巴拉兹,P。;线性时频分析工具箱;国际小波多分辨率分析。信息处理:2012; 第10卷·Zbl 1270.65083号 [52] Holighaus,N。;魏斯迈耶,C。;一类针对非线性频率尺度的翘曲滤波器组框架;arXiv:2016·Zbl 1472.42046号 [53] 多诺霍,D。;通过软阈值去除噪声;IEEE传输。Inf.理论:1995年;第41卷,613-627·Zbl 0820.62002号 [54] 布鲁克斯坦,A.M。;多诺霍,D.L。;Elad,M。;从方程组的稀疏解到信号和图像的稀疏建模;SIAM版本:2009;第51卷,34-81·Zbl 1178.68619号 [55] Rajmic,P。;小波谱阈值规则的精确风险分析;2003年第十届IEEE电子、电路和系统国际会议论文集:;第二卷,455-458。 [56] Hiriart-Urruti,J.B。;Lemaréchal,C;凸分析基础:美国纽约州纽约市,2001年·Zbl 0998.49001号 [57] 普雷什阿,Z。;Söndergaard,P.L。;Holighaus,N。;魏斯迈耶,C。;巴拉兹,P。;大型时频分析工具箱2.0;声音、音乐和运动:查姆,瑞士2014,419-442. [58] 伦克,L。;巴赫,F。;Wang,W。;Plumbley,医学博士。;用于信号去噪和去量化的快速迭代收缩;iTWIST第18届低复杂度数据模型与传感技术相互作用国际旅行研讨会论文集:。 [59] 莫克尔,O。;扎维什卡,P。;Rajmic,P。;Vesel,V。;介绍SPAIN(SParse Audio INpainter);第27届欧洲信号处理会议(EUSIPCO)会议记录:·Zbl 1439.47060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。