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dc.contributor.authorPeyré, Gabriel
dc.contributor.authorDossal, Charles
dc.date.accessioned2009-07-08T12:26:26Z
dc.date.available2009-07-08T12:26:26Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/971
dc.description.abstractfrCet article propose une condition nécessaire et suffisante pour garantir que la solution d'un système linéaire sous-déterminé de norme $\lun$ la plus faible est aussi celle de norme $\lzero$ la plus faible. La condition proposée caractérise pour la première fois de façon générique l'identifiabilité d'un vecteur pour un système linéaire donné. Ce critère a des applications potentielles pour la résolution de problèmes inverses en traitement d'images ou en compressed sensing. Outre le résultat théorique d'identifiabilité, cet article propose un algorithme glouton pour estimer de façon rapide le critère. Des résultats numériques montrent que ce critère est estimable de façon presque parfaite.
dc.language.isofren
dc.subjectMinimisation L1
dc.subjecttraitement du signal
dc.subject.ddc519en
dc.titleCritère d'identifiabilité pour la minimisation L1
dc.typeCommunication / Conférence
dc.contributor.editoruniversityotherCNRS - Université Sciences et Technologies - Bordeaux I;France
dc.identifier.urlsitehttps://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00365959
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquéesen
dc.relation.conftitleGRETSI'07
dc.relation.confcityTroyes
dc.relation.confcountryFRANCE
dc.description.ssrncandidatenon
dc.description.halcandidateoui
dc.description.readershiprecherche
dc.description.audienceNational
dc.date.updated2018-01-08T15:58:05Z


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