In particular we propose to extend some greedy methods for the simultaneous sparse approximation.
Hence, we propose a novel method that consists in combining a sparse approximation and a multigrid approach on several levels of resolution.
Nous proposons alors une méthode originale qui consiste à combiner une approximation parcimonieuse et une approche multigrille sur plusieurs niveaux de résolution.
A numerical model of the electrical machine combined with sparse approximation techniques were used to quantify the influence of these defaults on quantities of interest such as EMF or torque.
L'utilisation d'un modèle numérique de la machine électrique combiné avec des techniques d'approximation creuse ont permis d'évaluer l'influence de ces défauts sur les grandeurs d'intérêt comme la FEM ou le couple.
A second method introduces a regularization term to consider the delay slow evolution; a new joint sparse approximation algorithm is thus proposed.
Une deuxième méthode introduit un terme de régularisation pour prendre en compte l'évolution lente des positions; un nouvel algorithme d'approximation parcimonieuse conjointe est alors proposée.
I pay specific attention to the development, analysis and utilization of sparse approximation algorithms for inverse problems characterized by ill-conditioned dictionaries.
Je détaille plus particulièrement les travaux concernant la conception, l'analyse et l'utilisation d'algorithmes d'approximation parcimonieuse pour des problèmes inverses caractérisés par un dictionnaire mal conditionné.
The third part sketches some perspectives in the fields of sparse approximation, on-line hyperspectral image processing, and cancer growth modelling.
Dans la troisième partie, je dresse quelques perspectives dans les domaines de l'approximation parcimonieuse, du traitement en ligne d'images hyperspectrales, et la modélisation de la croissance tumorale.
Secondly, the multidimensional modal estimation problem is formulated as a sparse approximation problem in which the dictionary is obtained by the discretization of complex exponential functions.
Dans un deuxième temps, le problème d'estimation modale multidimensionnelle est présenté comme un problème d'approximation parcimonieuse dans lequel le dictionnaire est obtenu par la discrétisation de fonctions exponentielles complexes.
These problems are generally reformulated as linear sparse approximation problems, thanks to an evaluation of the nonlinear functions at location parameters discretised on a thin grid, building a "discrete dictionary".
Ces problèmes se reformulent classiquement en un problème d'approximation parcimonieuse linéaire (APL) en évaluant les fonctions non linéaires sur une grille de discrétisation arbitrairement fine du paramètre de localisation, formant ainsi un "dictionnaire discret".
This thesis addresses the L0-norm sparse approximation problem with tailored branch-and-bound resolution methods, exploiting the mathematical structures of the problem.
Cette thèse aborde le problème d'approximation parcimonieuse en norme L0 par la construction d'algorithmes branch-and-bound dédiés, exploitant les structures mathématiques du problème.
The elements of this decomposition are estimated using a procedure of Hierarchical Orthogonalisation of Gram-Schmidt, devoted to build an approximation of the analytical basis, and then, a L2-Boosting algorithm, in order to obtain a sparse approximation of the signal.
Les composantes sont estimées via une procédure d'orthogonalisation hiérarchique de Gram-Schmidt, visant à construire une approximation de la base analytique, et une procédure de L2-Boosting pour reconstruire une approximation parcimonieuse du signal.
Abstract: Sparse approximation aims to fit a linear model in a least-squares sense, with a small number of non-zero components (the L0 "norm").
Résumé : L'approximation parcimonieuse consiste à ajuster un modèle de données linéaire au sens des moindres carrés avec un faible nombre de composantes non nulles (la "norme" L0).