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【24h】

A Subband Adaptive Iterative Shrinkage/Thresholding Algorithm

机译:子带自适应迭代收缩/阈值算法

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摘要

We investigate a subband adaptive version of the popular iterative shrinkage/thresholding algorithm that takes different update steps and thresholds for each subband. In particular, we provide a condition that ensures convergence and discuss why making the algorithm subband adaptive accelerates the convergence. We also give an algorithm to select appropriate update steps and thresholds for when the distortion operator is linear and time invariant. The results in this paper may be regarded as extensions of the recent work by Vonesch and Unser.
机译:我们研究了流行的迭代收缩/阈值算法的子带自适应版本,该算法对每个子带采用不同的更新步骤和阈值。特别是,我们提供了确保收敛的条件,并讨论了为什么使算法子带自适应可加速收敛。我们还提供了一种算法,可以选择适当的更新步骤和阈值,以确保失真算子是线性的且时不变的。本文的结果可被视为Vonesch和Unser最近工作的扩展。

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