Sparsity Measure and the Detection of Significant Data

Abdourrahmane Atto 1, 2 Dominique Pastor 1, 2 Grégoire Mercier 2, 3
1 SC - Département Signal et Communications
2 Lab-STICC_TB_CID_TOMS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
3 ITI - Département Image et Traitement Information
Abstract : The paper provides a formal description of the sparsity of a representation via the detection thresholds. The formalism proposed derives from theoretical results about the detection of significant coefficients when data are observed in presence of additive white Gaussian noise. The detection thresholds depend on two parameters describing the sparsity degree for the representation of a signal. The standard universal and minimax thresholds correspond to detection thresholds associated with different sparsity degrees.
Type de document :
Communication dans un congrès
Rémi Gribonval. SPARS'09 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Apr 2009, Saint Malo, France. 2009
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https://hal.inria.fr/inria-00369628
Contributeur : Ist Rennes <>
Soumis le : vendredi 20 mars 2009 - 15:10:52
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 16:52:05
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 17:50:21

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  • HAL Id : inria-00369628, version 1

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Citation

Abdourrahmane Atto, Dominique Pastor, Grégoire Mercier. Sparsity Measure and the Detection of Significant Data. Rémi Gribonval. SPARS'09 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Apr 2009, Saint Malo, France. 2009. 〈inria-00369628〉

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