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Distilled Sensing: Adaptive Sampling for Sparse Detection and Estimation

机译：蒸馏感测：稀疏检测和估计的自适应采样

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Adaptive sampling results in significant improvements in the recovery of sparse signals in white Gaussian noise. A sequential adaptive sampling-and-refinement procedure called Distilled Sensing (DS) is proposed and analyzed. DS is a form of multistage experimental design and testing. Because of the adaptive nature of the data collection, DS can detect and localize far weaker signals than possible from non-adaptive measurements. In particular, reliable detection and localization (support estimation) using non-adaptive samples is possible only if the signal amplitudes grow logarithmically with the problem dimension. Here it is shown that using adaptive sampling, reliable detection is possible provided the amplitude exceeds a constant, and localization is possible when the amplitude exceeds any arbitrarily slowly growing function of the dimension.
机译：自适应采样可以显着改善高斯白噪声中稀疏信号的恢复。提出并分析了一种顺序自适应采样和细化程序，称为蒸馏感测（DS）。 DS是一种多阶段实验设计和测试的形式。由于数据收集具有自适应性，因此DS可以检测和定位比非自适应测量更弱的信号。特别是，仅当信号幅度随问题尺寸成对数增长时，才可以使用非自适应样本进行可靠的检测和定位（支持估计）。在此示出，使用自适应采样，只要振幅超过一个常数，就可以进行可靠的检测，并且当振幅超过该尺寸的任何任意缓慢增长的函数时，可以进行定位。

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