贝内特·梅耶斯（Bennet E.Meyers）。;斯蒂芬·博伊德。 使用屏蔽近端算子进行信号分解。 （英语） Zbl 1508.94029号 已找到。趋势信号处理。 17，第1号，1-78（2023年）。 在本文中，作者考虑了将向量时间序列信号分解为具有不同特征的分量的问题，如平滑、周期、非负或稀疏。它们引入了一个简单而通用的框架，统一了许多现有的方法，其中的组件通过其损失函数进行描述。选择损失函数后，可以通过最小化组件损失之和（受约束）来进行信号分解。请注意，该框架包括许多众所周知的问题作为特定实例，它支持设计比传统简单类更新、更复杂的组件类。通过总结和澄清先前的结果，作者给出了两种计算分解的分布式优化方法，它们在组件类损失函数为凸函数时找到了最优分解，而在它们不是凸函数时是很好的启发式算法。这两种方法都只需要每个分量损失函数的屏蔽近端算子，这是处理参数中缺失项的著名近端算子的推广。这两种方法都是分布式的，即分别处理每个组件。此外，还导出了一些损失函数的屏蔽近端算子的易处理方法。该专著附有一个名为OSD的开源软件实现，简称“优化（基于）信号分解”，可在https://github.com/cvxgrp/signal分解。审核人：吴月华（多伦多） MSC公司： 94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等） 关键词：信号分解;掩蔽近端算子;组件类;型号选择;数据预处理;块坐标下降算法;ADMM算法;混合算法;可分性;时间不变性;凸二次型;损失函数;缺少数据;矢量时间序列信号;平稳性;凸面损失;约束;模型验证;回归，回归 软件：fpp2格式;CVXPY公司;FinTS公司;取消锁定BoX;Pyglrm公司;Scikit公司;低等级模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛B.E.Meyers｝和\textit｛S.P.Boyd｝，找到了。趋势信号处理。17，编号1，1-78（2023；Zbl 1508.94029） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] A.Agrawal、R.Verschueren、S.Diamond和S.Boyd，“凸优化问题的重写系统”，《控制与决策杂志》，第5卷，第1期，2018年，第42-60页。 [2] 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