Detta dokument behandlar signaldenoisering när stora amplitudkoefficienter bildar kluster (grupper). L1-normen och andra separerbara sparsamhetsmodeller fångar inte upp tendensen hos koefficienter för kluster (grupp gleshet). Detta arbete utvecklar en algoritm, kallad "överlappande gruppkrympning" (OGS), baserad på minimering av en konvex kostnadsfunktion som involverar en grupp-sparsitet som främjar strafffunktion. Grupperna är helt överlappande så denoising metoden är translation-invariant och blockera artefakter undviks. Baserat på principen om majorization-minimering (MM) härleder vi en enkel iterativ minimeringsalgoritm som minskar kostnadsfunktionen monotont. Ett förfarande för att ställa in legaliseringsparametern, baserat på att dämpa bullret till en viss nivå, beskrivs också. Det föreslagna tillvägagångssättet illustreras på talförstärkning, där OGS-metoden tillämpas på kort tid Fouriertransformområdet (STFT). Det denoiserade tal som produceras av OGS lider inte av musikaliskt buller.
I tidigare arbete beskriver vi algoritmen 'överlappande gruppkrympning' (OGS) REF för överlappande gruppfall som inte använder hjälpvariabler.
Translation-Invariant Shrinkage/Thresholding of Group Sparse Signals
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}