Som ett exempel på det nyligen införda begreppet innovationshastighet kan signaler som är linjära kombinationer av ett begränsat antal diracer per tidsenhet förvärvas genom linjär filtrering följt av enhetlig provtagning. I verkligheten är dock prover sällan ljudlösa. I detta papper introducerar vi en ny stokastisk algoritm för att rekonstruera en signal med ändlig hastighet av innovation från dess bullriga prover. Även om varianter av detta problem har behandlats tidigare, är tillfredsställande lösningar endast tillgängliga för vissa klasser av provtagningskärnor, till exempel kärnor som uppfyller Strang-Fix-tillståndet. I detta papper, anser vi den oändliga-stöd Gaussian kärnan, som inte uppfyller Strang-Fix villkor. Andra klasser av kärnor kan användas. Vår algoritm är baserad på Gibbs provtagning, en Markov kedja Monte Carlo (MCMC) metod. Omfattande numeriska simuleringar visar exaktheten och robustheten i vår algoritm.
Slutligen är en Gibbs sampler utvecklad i REF för att uppskatta koefficienter och platser för ändlig hastighet av innovationssignaler från bullriga prover.
Estimating Signals with Finite Rate of Innovation from Noisy Samples: A Stochastic Algorithm
{'venue': 'IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 56, no. 10, pp. 5135-5146, October 2008', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}