Zobrazeno 1 - 10
of 23
pro vyhledávání: '"Torkamani, Razieh"'
This paper generalizes the proportionate-type adaptive algorithm to the graph signal processing and proposes two proportionate-type adaptive graph signal recovery algorithms. The gain matrix of the proportionate algorithm leads to faster convergence
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.09501
This paper proposes a robust adaptive algorithm for smooth graph signal recovery which is based on generalized correntropy. A proper cost function is defined for this purpose. The proposed algorithm is derived and a kernel width learning-based versio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.09009
Autor:
Torkamani, Razieh, Zayyani, Hadi
This paper investigates the problem of graph signal recovery (GSR) when the topology of the graph is not known in advance. In this paper, the elements of the weighted adjacency matrix is statistically related to normal distribution and the graph sign
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.08137
In this paper, a novel model-based distributed compressive sensing (DCS) algorithm is proposed. DCS exploits the inter-signal correlations and has the capability to jointly recover multiple sparse signals. Proposed approach is a Bayesian decentralize
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.08135
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Signal Processing: Image Communication July 2021 95
Publikováno v:
Signal, Image & Video Processing; Jan2025, Vol. 19 Issue 1, p1-14, 14p
Publikováno v:
In Signal Processing: Image Communication October 2017 58:65-72
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.