Dept. of Electr. & Comput. Eng. Johns Hopkins Univ. Baltimore MD;
computational complexity; matrix algebra; random processes; signal processing; Johnson-Lindenstrauss lemma; dimensionality reduction transform; large scale compressed sensing applications; measurement operators; structurally random matrices; suboptimal Johnson-Lindenstrauss; Johnson-Lindenstrauss; Low-distortion embedding; compressed sensing; dimensionality reduction; machine learning;
机译:使用结构随机矩阵的快速有效压缩感测
机译:使用结构随机矩阵和Arnold变换技术基于压缩感知的快速数字图像加密
机译:使用结构随机矩阵和Arnold变换技术基于压缩感测的快速数字图像加密(vol 127,pg 2282,2016)
机译:使用结构随机矩阵快速高效的维数减少
机译:随机矩阵和结构化矩阵的快速算法。
机译:快速高效多维数据相关性分析的随机投影:一种新方法
机译:使用结构随机矩阵快速有效地减少维度