タグ付けされた質問 「convex-optimization」

この質問に対する最高投票数の回答は、鋭い遷移を維持しながら信号のノイズを除去するには、 目的関数を最小化します。 |x−y|2+b|f(y)||x−y|2+b|f(y)| |x-y|^2 + b|f(y)| ここで、xxxはノイズの多い信号、yyyはノイズ除去された信号、bbbは正則化パラメーター、|f(y)||f(y)||f(y)|いくつかのL1標準ペナルティです。ノイズ除去は、この最適化問題の解yyyを見つけることによって行われ、bbbはノイズレベルに依存します。 しかしながら、特に信号が例えば1000万サンプルの長さである場合、それが非常に高次元の空間における問題であるので、実際にそれをどのようにして達成することができるかを示すものはありません。実際には、この種の問題はどのようにして大きな信号に対して計算で解決されますか？

8 noise  denoising  smoothing  convex-optimization