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  1. Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Structured Sparse Signal Estimation'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 1 February 2022

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Dissertations / Theses on the topic "Structured Sparse Signal Estimation"

1

Meriaux, Bruno. "Contributions aux traitements robustes pour les systèmes multi-capteurs." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASG009.

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Abstract:
L'un des objectifs du traitement statistique du signal est l'extraction d'informations utiles à partir d'un ensemble de données et d'un modèle statistique. Par exemple, les méthodes pour détecter/localiser des cibles en radar requièrent généralement l'estimation de la matrice de covariance des données. Avec l'apparition de systèmes haute-résolution, l'utilisation d'un modèle gaussien n'est plus adaptée et conduit alors à des dégradations de performance. Par ailleurs, certaines informations a priori peuvent être obtenues par une étude préalable du système comme par exemple la structure de la ma
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2

Zachariah, Dave. "Estimation for Sensor Fusion and Sparse Signal Processing." Doctoral thesis, KTH, Signalbehandling, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-121283.

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Abstract:
Progressive developments in computing and sensor technologies during the past decades have enabled the formulation of increasingly advanced problems in statistical inference and signal processing. The thesis is concerned with statistical estimation methods, and is divided into three parts with focus on two different areas: sensor fusion and sparse signal processing. The first part introduces the well-established Bayesian, Fisherian and least-squares estimation frameworks, and derives new estimators. Specifically, the Bayesian framework is applied in two different classes of estimation problems
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3

Koep, Niklas [Verfasser], Rudolf [Akademischer Betreuer] Mathar, and Holger [Akademischer Betreuer] Rauhut. "Quantized compressive sampling for structured signal estimation / Niklas Koep ; Rudolf Mathar, Holger Rauhut." Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2019. http://d-nb.info/1195446799/34.

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4

Farouj, Younes. "Structured anisotropic sparsity priors for non-parametric function estimation." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEI123/document.

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Abstract:
Le problème d'estimer une fonction de plusieurs variables à partir d'une observation corrompue surgit dans de nombreux domaines d'ingénierie. Par exemple, en imagerie médicale cette tâche a attiré une attention particulière et a, même, motivé l'introduction de nouveaux concepts qui ont trouvé des applications dans de nombreux autres domaines. Cet intérêt est principalement du au fait que l'analyse des données médicales est souvent effectuée dans des conditions difficiles car on doit faire face au bruit, au faible contraste et aux transformations indésirables inhérents aux systèmes d'acquisitio
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5

Barbier, Jean. "Statistical physics and approximate message-passing algorithms for sparse linear estimation problems in signal processing and coding theory." Sorbonne Paris Cité, 2015. http://www.theses.fr/2015USPCC130.

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Abstract:
Cette thèse s’intéresse à l’application de méthodes de physique statistique des systèmes désordonnés ainsi que de l’inférence à des problèmes issus du traitement du signal et de la théorie du codage, plus précisément, aux problèmes parcimonieux d’estimation linéaire. Les outils utilisés sont essentiellement les modèles graphiques et l’algorithme approximé de passage de messages ainsi que la méthode de la cavité (appelée analyse de l’évolution d’état dans le contexte du traitement de signal) pour son analyse théorique. Nous aurons également recours à la méthode des répliques de la physique des
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6

Cho, Myung. "Convex and non-convex optimizations for recovering structured data: algorithms and analysis." Diss., University of Iowa, 2017. https://ir.uiowa.edu/etd/5922.

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Abstract:
Optimization theories and algorithms are used to efficiently find optimal solutions under constraints. In the era of “Big Data”, the amount of data is skyrocketing,and this overwhelms conventional techniques used to solve large scale and distributed optimization problems. By taking advantage of structural information in data representations, this thesis offers convex and non-convex optimization solutions to various large scale optimization problems such as super-resolution, sparse signal processing,hypothesis testing, machine learning, and treatment planning for brachytherapy. Super-resolution
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7

Lasserre, Marie. "Estimation non-ambigüe de cibles grâce à une représentation parcimonieuse Bayésienne d'un signal radar large bande." Thesis, Toulouse, ISAE, 2017. http://www.theses.fr/2017ESAE0028/document.

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Abstract:
Les travaux menés lors de cette thèse s’inscrivent dans le cadre général de la détection de cibles en utilisant une forme d’onde non-conventionnelle large bande. L’utilisation d’une forme d’onde large bande à faible PRF a été proposée par le passé une alternative aux traitements multi-PRF qui limitent le temps d’illumination de la scène. En effet, l’augmentation de la bande instantanée permet d’obtenir une meilleure résolution distance ; les cibles rapides sont alors susceptibles de migrer lors du temps de traitement, mais ce phénomène de couplage distance-vitesse peut être mis à profit pour l
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8

Wirfält, Petter. "Exploiting Prior Information in Parametric Estimation Problems for Multi-Channel Signal Processing Applications." Doctoral thesis, KTH, Signalbehandling, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-134034.

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Abstract:
This thesis addresses a number of problems all related to parameter estimation in sensor array processing. The unifying theme is that some of these parameters are known before the measurements are acquired. We thus study how to improve the estimation of the unknown parameters by incorporating the knowledge of the known parameters; exploiting this knowledge successfully has the potential to dramatically improve the accuracy of the estimates. For covariance matrix estimation, we exploit that the true covariance matrix is Kronecker and Toeplitz structured. We then devise a method to ascertain tha
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9

Bousabaa, Sofiane. "Acoustic Green’s Function Estimation using Numerical Simulations and Application to Extern Aeroacoustic Beamforming." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS228.

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Abstract:
Les techniques d’identification acoustique visent à caractériser les différentes sources de bruit sur un avion à partir de données microphoniques. Ces techniques nécessitent la connaissance de la fonction de Green acoustique du milieu. Or celle-ci n’est connue analytiquement que pour des configurations simples et l’utilisation de fonctions de Green imparfaites conduit à une erreur sur l’identification des sources. L’objectif de cette thèse est de mettre au point une méthode numérique d’estimation des fonctions de Green pour l’imagerie aéroacoustique. La méthode doit avoir un coût
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10

Raguet, Hugo. "A Signal Processing Approach to Voltage-Sensitive Dye Optical Imaging." Thesis, Paris 9, 2014. http://www.theses.fr/2014PA090031/document.

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Abstract:
L’imagerie optique par colorant potentiométrique est une méthode d’enregistrement de l’activité corticale prometteuse, mais dont le potentiel réel est limité par la présence d’artefacts et d’interférences dans les acquisitions. À partir de modèles existant dans la littérature, nous proposons un modèle génératif du signal basé sur un mélange additif de composantes, chacune contrainte dans une union d’espaces linéaires déterminés par son origine biophysique. Motivés par le problème de séparation de composantes qui en découle, qui est un problème inverse linéaire sous-déterminé, nous développons
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