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Feasibility Pump Algorithm for Sparse Representation under Laplacian Noise

机译：拉普拉斯噪声下稀疏表示的可行性泵算法

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摘要

The Feasibility Pump is an effective heuristic method for solving mixed integer optimization programs. In this paper the algorithm is adapted for finding the sparse representation of signals affected by Laplacian noise. Two adaptations of the algorithm, regularized and nonregularized, are proposed, tested, and compared against the regularized least absolute deviation (RLAD) model. The obtained results show that the addition of the regularization factor always improves the algorithm. The regularized version of the algorithm also offers better results than the RLAD model in all cases. The Feasibility Pump recovers the sparse representation with good accuracy while using a very small computation time when compared with other mixed integer methods.
机译：可行性泵是一种有效的启发式方法，用于解决混合整数优化程序。在本文中，该算法适用于找到受拉普拉斯噪声影响的信号的稀疏表示。提出，测试，并与正规化最小绝对偏差（RLAD）模型进行了两种对算法，正则化和非转化化的两个调整。所获得的结果表明，添加正则化因子始终始终提高算法。算法的正则化版本还提供了所有案例中的RLAD模型的结果。与其他混合整数方法相比，使用非常小的计算时间，可行性泵以良好的准确度恢复稀疏表示。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2019年第5期|5615243.1-5615243.9|共9页
  • 作者

    Miertoiu Florin Ilarion; Dumitrescu Bogdan;

  • 作者单位

    Univ Politehn Bucuresti Dept Automat Control & Comp 313 Spl Independent Bucharest 060042 Romania;

    Univ Politehn Bucuresti Dept Automat Control & Comp 313 Spl Independent Bucharest 060042 Romania;

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