| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-11-02 |
| タイトル |
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タイトル |
圧縮センシングに用いる行列の検討 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Study on Matrix Used in Compressed Sensing |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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和歌山大学 |
| 著者所属 |
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和歌山大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Wakayama University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Wakayama University |
| 著者名 |
石川, 翔大
呉, 海元
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| 著者名(英) |
Shota, Ishikawa
Haiyuan, Wu
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
圧縮センシング (Compressed Sensing: CS) とはスパースな信号をより少ない観測成分数で復元するための手法であり，ある種のデータ圧縮ともいえる．その際，信号を圧縮するために行列 (CS 行列) が用いられるが，従来の研究から CS 行列にはランダム行列が最適であるとされている．しかし，ランダム性に頼った生成では必ず圧縮に使えるという保証はなく再現性の観点からも問題がある．そこで，本研究ではランダム以外の方法で CS 行列を生成することに試みた．数値と画像を用いた実験結果より，提案 CS 行列の有効性を確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Compressed Sensing (CS) is a method to restore sparse signals form few observed components. It is a kind of compression of data. We use matrix (CS-Matrix) to compress data. It is said that Random-Matrix is the best for CS-Matrix. However the method relying Random Matrix doesn't promise to make CS-Matrix which can use for CS. It also has a problem with the reproducibility. So in our research, we tried to make CS-Matrix not at random. We confirmed its effectiveness from experiment. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10100541 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学（CG）
巻 2016-CG-165,
号 2,
p. 1-8,
発行日 2016-11-02
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8949 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CG16165002.pdf (842.2 kB)
