Abstract-Quantization är en viktig men ofta ignorerad hänsyn i diskussioner om komprimerad avkänning. Detta papper studerar utformningen av kvantizers för slumpmässiga mätningar av glesa signaler som är optimala med avseende på medel-kvadrat fel av lasso rekonstruktion. Vi utnyttjar de senaste resultaten i högupplösande funktionell skalära kvantisering och homotopy fortsättning för att approximera den optimala kvantizern. Experimentella resultat com pare denna q uantizer till andra praktiska konstruktioner och visa en märkbar förbättring av den operativa distorsionsgrad prestanda.
Nyligen har en optimal kvantiseringsstrategi för slumpmässiga mätningar utformats baserat på distribuerade funktionella skalarkvartizers REF.
Optimal quantization of random measurements in compressed sensing
{'venue': '2009 IEEE International Symposium on Information Theory', 'journal': '2009 IEEE International Symposium on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}