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

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

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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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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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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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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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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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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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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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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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Korats, Gundars. "Estimation de sources corticales : du montage laplacian aux solutions parcimonieuses." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0027/document.

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Abstract:
L’imagerie de source corticale joue un rôle important pour la compréhension fonctionnelle ou pathologique du cerveau. Elle permet d'estimer l'activation de certaines zones corticales en réponse à un stimulus cognitif donné et elle est également utile pour identifier la localisation des activités pathologiques, qui sont les premières étapes de l'étude des activations de réseaux neuronaux sous-jacents. Diverses méthodes d'investigation clinique peuvent être utilisées, des modalités d'imagerie (TEP, IRM) et magnéto-électroencéphalographie (EEG, SEEG, MEG). Nous souhaitions résoudre le problème à
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Asif, Muhammad Salman. "Primal dual pursuit a homotopy based algorithm for the Dantzig selector /." Thesis, Atlanta, Ga. : Georgia Institute of Technology, 2008. http://hdl.handle.net/1853/24693.

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Abstract:
Thesis (M. S.)--Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, 2009.<br>Committee Chair: Romberg, Justin; Committee Member: McClellan, James; Committee Member: Mersereau, Russell
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Schmidt, Aurora C. "Scalable Sensor Network Field Reconstruction with Robust Basis Pursuit." Research Showcase @ CMU, 2013. http://repository.cmu.edu/dissertations/240.

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Abstract:
We study a scalable approach to information fusion for large sensor networks. The algorithm, field inversion by consensus and compressed sensing (FICCS), is a distributed method for detection, localization, and estimation of a propagating field generated by an unknown number of point sources. The approach combines results in the areas of distributed average consensus and compressed sensing to form low dimensional linear projections of all sensor readings throughout the network, allowing each node to reconstruct a global estimate of the field. Compressed sensing is applied to continuous source
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Moscu, Mircea. "Inférence distribuée de topologie de graphe à partir de flots de données." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4081.

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Abstract:
La deuxième décennie du millénaire actuel peut être résumée en une courte phrase : l'essor des données. Le nombre de sources de données s'est multiplié : du streaming audio-vidéo aux réseaux sociaux et à l'Internet des Objets, en passant par les montres intelligentes, les équipements industriels et les véhicules personnels, pour n'en citer que quelques-unes. Le plus souvent, ces sources forment des réseaux afin d'échanger des informations. En conséquence directe, le domaine du Traitement de Signal sur Graphe a prospéré et a évolué. Son but : traiter et donner un sens à tout le déluge de donnée
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Elvira, Clément. "Modèles bayésiens pour l’identification de représentations antiparcimonieuses et l’analyse en composantes principales bayésienne non paramétrique." Thesis, Ecole centrale de Lille, 2017. http://www.theses.fr/2017ECLI0016/document.

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Abstract:
Cette thèse étudie deux modèles paramétriques et non paramétriques pour le changement de représentation. L'objectif des deux modèles diffère. Le premier cherche une représentation en plus grande dimension pour gagner en robustesse. L'objectif est de répartir uniformément l’information d’un signal sur toutes les composantes de sa représentation en plus grande dimension. La recherche d'un tel code s'exprime comme un problème inverse impliquant une régularisation de type norme infinie. Nous proposons une formulation bayésienne du problème impliquant une nouvelle loi de probabilité baptisée démocr
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Masood, Mudassir. "Distribution Agnostic Structured Sparsity Recovery: Algorithms and Applications." Diss., 2015. http://hdl.handle.net/10754/553050.

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Abstract:
Compressed sensing has been a very active area of research and several elegant algorithms have been developed for the recovery of sparse signals in the past few years. However, most of these algorithms are either computationally expensive or make some assumptions that are not suitable for all real world problems. Recently, focus has shifted to Bayesian-based approaches that are able to perform sparse signal recovery at much lower complexity while invoking constraint and/or a priori information about the data. While Bayesian approaches have their advantages, these methods must have access to a
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Kuo, Han-wen. "Deconvolution Problems for Structured Sparse Signal." Thesis, 2021. https://doi.org/10.7916/d8-azkj-5x53.

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Abstract:
This dissertation studies deconvolution problems of how structured sparse signals appear in nature, science and engineering. We discuss about the intrinsic solution to the problem of short-and-sparse deconvolution, how these solutions structured the optimization problem, and how do we design an efficient and practical algorithm base on aforementioned analytical findings. To fully utilized the information of structured sparse signals efficiently, we also propose a sensing method while the sampling acquisition is expansive, and study its sample limit and algorithms for signal recovery with limit
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Liu, Chun-Lin. "Sparse Array Signal Processing: New Array Geometries, Parameter Estimation, and Theoretical Analysis." Thesis, 2018. https://thesis.library.caltech.edu/10970/1/Liu_Chun-Lin_2018.pdf.

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Abstract:
<p>Array signal processing focuses on an array of sensors receiving the incoming waveforms in the environment, from which source information, such as directions of arrival (DOA), signal power, amplitude, polarization, and velocity, can be estimated. This topic finds ubiquitous applications in radar, astronomy, tomography, imaging, and communications. In these applications, sparse arrays have recently attracted considerable attention, since they are capable of resolving <i>O</i>(<i>N</i><sup>2</sup>) uncorrelated source directions with <i>N</i> physical sensors. This is unlike the uniform linea
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Pototskaia, Vlada. "Application of AAK theory for sparse approximation." Doctoral thesis, 2017. http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0023-3F4B-1.

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Sana, Furrukh. "Efficient Techniques of Sparse Signal Analysis for Enhanced Recovery of Information in Biomedical Engineering and Geosciences." Diss., 2016. http://hdl.handle.net/10754/621865.

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Abstract:
Sparse signals are abundant among both natural and man-made signals. Sparsity implies that the signal essentially resides in a small dimensional subspace. The sparsity of the signal can be exploited to improve its recovery from limited and noisy observations. Traditional estimation algorithms generally lack the ability to take advantage of signal sparsity. This dissertation considers several problems in the areas of biomedical engineering and geosciences with the aim of enhancing the recovery of information by exploiting the underlying sparsity in the problem. The objective is to overcome the
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Al-Rabah, Abdullatif R. "Bayesian Recovery of Clipped OFDM Signals: A Receiver-based Approach." Thesis, 2013. http://hdl.handle.net/10754/291094.

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Abstract:
Recently, orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) has been adopted for high-speed wireless communications due to its robustness against multipath fading. However, one of the main fundamental drawbacks of OFDM systems is the high peak-to-average-power ratio (PAPR). Several techniques have been proposed for PAPR reduction. Most of these techniques require transmitter-based (pre-compensated) processing. On the other hand, receiver-based alternatives would save the power and reduce the transmitter complexity. By keeping this in mind, a possible approach is to limit the amplitude of the O
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Prasad, Ranjitha. "Sparse Bayesian Learning For Joint Channel Estimation Data Detection In OFDM Systems." Thesis, 2015. http://etd.iisc.ernet.in/2005/3997.

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Abstract:
Bayesian approaches for sparse signal recovery have enjoyed a long-standing history in signal processing and machine learning literature. Among the Bayesian techniques, the expectation maximization based Sparse Bayesian Learning(SBL) approach is an iterative procedure with global convergence guarantee to a local optimum, which uses a parameterized prior that encourages sparsity under an evidence maximization frame¬work. SBL has been successfully employed in a wide range of applications ranging from image processing to communications. In this thesis, we propose novel, efficient and low-complexi
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Lopes, Bruno Miguel de Carvalho. "Channel estimation with TCH codes for machine-type communications." Master's thesis, 2017. http://hdl.handle.net/10071/15456.

Full text
Abstract:
TCH codes possess several properties that allow us to use them efficiently in various applications. One of these applications is channel estimation and, in this dissertation, it is studied the performance of TCH codes to estimate the channel in an Orthogonal Frequency Division Multiplexing system, regarding Machine-Type Communications. Bit error rate performance results were obtained by executing simulations that allowed the evaluation of the impact of using two different pilot techniques, such as data multiplexed and implicit pilots, different pilot power levels and different modulatio
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