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.
I REF diskuterades utformningen av kvantizers för slumpmässiga mätningar av glesa signaler som är optimala med avseende på medelkvartsfel i LASSO-rekonstruktionen.
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']}