A Convex Approximation of the Relaxed Binaural Beamforming Optimization Problem
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
solution of security constrained unit commitment problem by a new multi-objective optimization method
چکیده-پخش بار بهینه به عنوان یکی از ابزار زیر بنایی برای تحلیل سیستم های قدرت پیچیده ،برای مدت طولانی مورد بررسی قرار گرفته است.پخش بار بهینه توابع هدف یک سیستم قدرت از جمله تابع هزینه سوخت ،آلودگی ،تلفات را بهینه می کند،و هم زمان قیود سیستم قدرت را نیز برآورده می کند.در کلی ترین حالتopf یک مساله بهینه سازی غیر خطی ،غیر محدب،مقیاس بزرگ،و ایستا می باشد که می تواند شامل متغیرهای کنترلی پیوسته و گ...
the problem of divine hiddenness
این رساله به مساله احتجاب الهی و مشکلات برهان مبتنی بر این مساله میپردازد. مساله احتجاب الهی مساله ای به قدمت ادیان است که به طور خاصی در مورد ادیان ابراهیمی اهمیت پیدا میکند. در ادیان ابراهیمی با توجه به تعالی خداوند و در عین حال خالقیت و حضور او و سخن گفتن و ارتباط شهودی او با بعضی از انسانهای ساکن زمین مساله ای پدید میاید با پرسشهایی از قبیل اینکه چرا ارتباط مستقیم ویا حداقل ارتباط وافی به ب...
15 صفحه اولConstant Modulus Beamforming via Convex Optimization
We present novel convex-optimization-based solutions to the problem of blind beamforming of constant modulus signals, and to the related problem of linearly constrained blind beamforming of constant modulus signals. These solutions ensure global optimality and are parameter free, namely, do not contain any tuneable parameters and do not require any apriori parameter settings. The performance of...
متن کاملGreedy approximation in convex optimization
We study sparse approximate solutions to convex optimization problems. It is known that in many engineering applications researchers are interested in an approximate solution of an optimization problem as a linear combination of elements from a given system of elements. There is an increasing interest in building such sparse approximate solutions using different greedy-type algorithms. The prob...
متن کاملRelaxed Majorization-Minimization for Non-Smooth and Non-Convex Optimization
We propose a new majorization-minimization (MM) method for non-smooth and non-convex programs, which is general enough to include the existing MM methods. Besides the local majorization condition, we only require that the difference between the directional derivatives of the objective function and its surrogate function vanishes when the number of iterations approaches infinity, which is a very...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing
سال: 2019
ISSN: 2329-9290,2329-9304
DOI: 10.1109/taslp.2018.2878618