Time-data tradeoff for the sparse and cosparse regularizations of physics-driven inverse problems

Srđan Kitić 1 Nancy Bertin 1 Rémi Gribonval 1
1 PANAMA - Parcimonie et Nouveaux Algorithmes pour le Signal et la Modélisation Audio
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Abstract : We investigate the computational performance of the sparse vs cosparse regularizations applied to physics-driven inverse problems, relative to the amount of measurements. Our results show that, despite nominal equivalence of the two models in the given context, the analysis-based optimization benefits from an increase in the volume of available data, while the synthesis one does not.
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SPARS15 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2015, Cambridge, United Kingdom
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Contributeur : Srdan Kitic <>
Soumis le : jeudi 25 juin 2015 - 13:41:22
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 02:01:00
Document(s) archivé(s) le : mardi 25 avril 2017 - 19:09:02

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Srđan Kitić, Nancy Bertin, Rémi Gribonval. Time-data tradeoff for the sparse and cosparse regularizations of physics-driven inverse problems. SPARS15 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2015, Cambridge, United Kingdom. 〈hal-01147438v2〉

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