圧縮センシングの数理的側面

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プログラム

  1. 導入
    1. 圧縮センシングとは
    2. 背景1:AD変換と標本化定理
    3. 背景2:信号の統計性と疎表現
  2. 信号復元の方法
    1. 1次不定方程式と正則化
    2. Orthogonal Matching Pursuit (OMP)
    3. Basis Pursuitと線形計画法/IRLS
    4. 近似的メッセージ伝搬 (AMP)
  3. 性能評価・性能保証の方法
    1. 初等的な方法1:スパーク
    2. 初等的な方法2:相互コヒーレンス
    3. 発展的な方法1:制限等長性
    4. 発展的な方法2:積分幾何
    5. 発展的な方法3:統計力学
  4. 発展的な話題
    1. ブラインドセンシング
    2. 低ランク行列近似
    3. 空間結合による性能改善

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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受講料

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