Spikes super-resolution with random Fourier sampling

Abstract : We leverage recent results from machine learning to show theoretically and practically that it is possible to stably recover a signal made of few spikes (in the gridless setting) from few random weighted Fourier measurements. Given a free choice of frequencies, a number of measurements lower than with the traditional low-pass filter (uniform sampling of low frequencies) guarantees stable recovery.
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SPARS workshop 2017, Jun 2017, Lisbonne, Portugal. 2017
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Contributeur : Yann Traonmilin <>
Soumis le : jeudi 20 avril 2017 - 11:18:03
Dernière modification le : mardi 21 novembre 2017 - 15:23:52
Document(s) archivé(s) le : vendredi 21 juillet 2017 - 12:10:33

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Yann Traonmilin, Nicolas Keriven, Rémi Gribonval, Gilles Blanchard. Spikes super-resolution with random Fourier sampling. SPARS workshop 2017, Jun 2017, Lisbonne, Portugal. 2017. 〈hal-01509863〉

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