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Non-uniform random sampling and reconstruction in multivariate trigonometric polynomial sparse space

发布时间:2018-11-06 作者: 浏览次数:
Speaker: 冼军 教授 DateTime: 2018年11月09日(周五)上午10:30-11:30
Brief Introduction to Speaker:

    冼军,男,中山大学数学学院教授,国家优秀青年基金获得者、博士、教授、博士研究生导师、中山大学数学学院副院长、广东省千百十人才工程入选者。2004年毕业于中山大学数学系获理学博士学位,同年进入浙江大学博士后流动站,2006年返回中山大学数学学院任副教授、教授、硕士研究生导师、博士研究生导师。主要研究方向为应用调和分析、采样理论及其在信号处理中的应用。2004年至今访问过美国耶鲁大学、美国中佛罗里达大学、加拿大Alberta大学,德国亚琛工业大学、法国马赛大学、新加坡国立大学、香港城市大学等高校,相关论文发表在APPLIED AND COMPUTATIONAL HARMONIC ANALYSISJOURNAL OF FOURIER ANALYSIS AND APPLICATIONSBMC BIOINFORMATICSSIGNAL PROCESSINGPROCEEDINGS OF THE AMERICAN MATHEMATICAL SOCIETYJOURNAL OF APPROXIMATION THEORY等国内外核心期刊。欢迎各位师生的参加,以及有兴趣加入我们研究团队的师生(保研、直博、硕博连读、博士、博士后、特聘研究员等)。

Place: 六号楼二楼报告厅
Abstract: We will discuss the problem of the sampling and reconstruction in sparse and normal multivariate trigonometric polynomials spaces. The non-uniform random sampling is considered. It turns out that with overwhelming probability, randomly samples drawn from general distribution or uniformdistribution on a bounded interval form a stable sampling set. We give one reconstruction algorithm of sparse signals with RIP condition. The other reconstruction algorithm is obtained in non-sparse signal spaces.