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Harnessing Sparsity Over the Continuum: Atomic norm minimization for superresolution

机译：利用连续体的稀疏性：超级化的原子规范最小化

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At the core of many sensing and imaging applications, the signal of interest can be modeled as a linear superposition of translated or modulated versions of some template [e.g., a point spread function (PSF) or a Green's function] and the fundamental problem is to estimate the translation or modulation parameters (e.g., delays, locations, or Dopplers) from noisy measurements. This problem is centrally important to not only target localization in radar and sonar, channel estimation in wireless communications, and direction-of-arrival estimation in array signal processing, but also modern imaging modalities such as superresolution single-molecule fluorescence microscopy, nuclear magnetic resonance imaging, and spike localization in neural recordings, among others.
机译：在许多感测和成像应用的核心，感兴趣的信号可以被建模为一些模板的翻译或调制版本的线性叠加[例如，点扩展函数（PSF）或绿色的功能]，并且基本问题是从嘈杂测量估计从嘈杂测量的翻译或调制参数（例如，延迟，位置或多普勒）。这个问题是不仅是目标在雷达和声纳的定位，无线通信中的信道估计中的定位，以及阵列信号处理中的到达方向估计，还可以在阵列信号处理中进行到达方向估计，但是现代成像方式，例如超级整理单分子荧光显微镜，核磁共振在神经记录中的成像，以及尖峰本地化等。

著录项

  • 来源
    《IEEE Signal Processing Magazine》 |2020年第2期|39-57|共19页
  • 作者

    Chi Yuejie; Da Costa Maxime;

  • 作者单位

    Carnegie Mellon Univ Dept Elect & Comp Engn Pittsburgh PA 15213 USA;

    Carnegie Mellon Univ Dept Elect & Comp Engn Pittsburgh PA 15213 USA;

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