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Adaptive sampling for fast sparsity pattern recovery
Ramírez Javega, Francisco; Matas Navarro, David; Lamarca Orozco, M. Meritxell
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions; Universitat Politècnica de Catalunya. SPCOM - Grup de Recerca de Processament del Senyal i Comunicacions
In this paper we propose a low complexity adaptive algorithm for lossless compressive sampling and reconstruction of sparse signals. Consider a sparse non-negative real signal x containing only 𝑘 << 𝑛 non-zero values. The sampling process obtains 𝑚 measurements by a linear projection y = Ax and, in order to minimize the complexity, we quantize them to binary values. We also define the measurement matrix A to be binary and sparse, enabling the use of a simple message passing algorithm over a graph. We show how to adaptively construct this matrix in a multi-stage process that sequentially reduces the search space until the sparsity pattern is perfectly recovered. As verified by simulation results, the process requires 𝑂(𝑛) operations and 𝑂(𝑘 log(𝑛/𝑘)) samples
Peer Reviewed
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal
Signal processing
Senyal, Teoria del (Telecomunicació)
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
         

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