I många praktiska miljöer kan man sekventiellt och adaptivt styra insamlingen av framtida data, baserat på information som utvunnits ur tidigare insamlade data. Dessa sekventiella datainsamlingsförfaranden är kända under olika namn, såsom sekventiell experimentell design, aktivt lärande eller adaptiv avkänning/provtagning. Den invecklade relationen mellan dataanalys och förvärv i adaptiva sensorparadigm kan vara extremt kraftfull, och ofta möjliggör tillförlitlig signaluppskattning och detektion i situationer där icke adaptiv avkänning skulle misslyckas dramatiskt. I detta dokument undersöker vi problemet med att uppskatta stödet av en strukturerad gles signal från koordinatbaserade observationer under adaptiv sensing paradigm. Vi presenterar en allmän procedur för beräkning av stödet som är optimal i en rad olika fall och visar att genom användning av adaptiv avkänning kan man: 1) minska effekten av observationsbuller jämfört med icke adaptiv avkänning och 2) utnyttja strukturell information i mycket större utsträckning än möjligt med icke adaptiv avkänning. Förutom en allmän procedur för att utföra adaptiv avkänning i strukturerade miljöer presenterar vi både prestanda övre gränser och motsvarande nedre gränser för båda avkänningsparadigm. Index Terms-Adaptive sensation, statistisk inlärning, gles signaldetektering och estimering, statistik.
Det komplexa förhållandet mellan analys och datainhämtning i adaptiva sensorparadigm kan vara extremt kraftfullt, eftersom det många gånger möjliggör en tillförlitlig uppskattning och signaldetektering i situationer där icke adaptiv detektion misslyckas REF.
Adaptive Sensing for Estimation of Structured Sparse Signals
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}