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IEEE Transactions on Signal Processing
2019年 - 第 9 期论文
IEEE Transactions on Signal Processing
(TSP)
-
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卷期号:
67
发布时间:
May1,
卷期年份:
2019
卷期官网:
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/tocresult.jsp?isnumber=8673709&issue_denial=true&userType=&issue_login=true
本期论文列表
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IEEE Transactions on Signal Procesing Publication Information
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Discrete Linear Canonical Transform Based on Hyperdifferential Operators
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Group Greedy Method for Sensor Placement
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Semi-Blind Inference of Topologies and Dynamical Processes Over Dynamic Graphs
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On the Use of the $Z$ Transform of LTI Systems for the Synthesis of Steered Beams and Nulls in the Radiation Pattern of Leaky-Wave Antenna Arrays
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Antithetic Dithered 1-Bit Massive MIMO Architecture: Efficient Channel Estimation via Parameter Expansion and PML
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Advanced Low-Complexity Multicarrier Schemes Using Fast-Convolution Processing and Circular Convolution Decomposition
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Advances in Distributed Graph Filtering
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Information-Theoretic Pilot Design for Downlink Channel Estimation in FDD Massive MIMO Systems
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Optimal Spectral Initialization for Signal Recovery With Applications to Phase Retrieval
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Learning ReLU Networks on Linearly Separable Data: Algorithm, Optimality, and Generalization
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Unimodality-Constrained Matrix Factorization for Non-Parametric Source Localization
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Corrections to “On the Restricted Isometry of the Columnwise Khatri–Rao Product” [Mar 18 1170-1183]
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Space-Time Media-Based Modulation
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Joint Decoder Design for SSDs
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Two-Stage Analog Combining in Hybrid Beamforming Systems With Low-Resolution ADCs
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User Selection and Power Minimization in Full-Duplex Cloud Radio Access Networks
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Structured and Unstructured Outlier Identification for Robust PCA: A Fast Parameter Free Algorithm
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Joint Optimization of Dimension Assignment and Compression in Distributed Estimation Fusion
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Awards for the IEEE Transactions on Signal Processing
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Online Graph-Adaptive Learning With Scalability and Privacy
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Two-Timescale Hybrid Compression and Forward for Massive MIMO Aided C-RAN
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Invertible Particle-Flow-Based Sequential MCMC With Extension to Gaussian Mixture Noise Models
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IEEE Signal Processing Society Information
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