Publications HAL de gribonval

2020

Journal articles

ref_biblio: Patrice Abry, Nelly Pustelnik, Stéphane Roux, Pablo Jensen, Patrick Flandrin, et al.. Spatial and temporal regularization to estimate COVID-19 reproduction number R(t): Promoting piecewise smoothness via convex optimization. PLoS ONE, Public Library of Science, 2020, 15 (8), pp.e0237901. ⟨10.1371/journal.pone.0237901⟩. ⟨hal-02921836⟩
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ref_biblio: Claire Cury, Pierre Maurel, Rémi Gribonval, Christian Barillot. A sparse EEG-informed fMRI model for hybrid EEG-fMRI neurofeedback prediction. Frontiers in Neuroscience, Frontiers, 2020, ⟨10.3389/fnins.2019.01451⟩. ⟨inserm-02090676v3⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Mila Nikolova. A characterization of proximity operators. Journal of Mathematical Imaging and Vision, Springer Verlag, In press, pp.1-25. ⟨10.1007/s10851-020-00951-y⟩. ⟨hal-01835101v5⟩
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ref_biblio: Simon Foucart, Rémi Gribonval, Laurent Jacques, Holger Rauhut. Jointly Low-Rank and Bisparse Recovery: Questions and Partial Answers. Analysis and Applications, World Scientific Publishing, 2020, 18 (01), pp.25--48. ⟨10.1142/S0219530519410094⟩. ⟨hal-02062891v2⟩
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Conference papers

ref_biblio: Amélie Barbe, Marc Sebban, Paulo Gonçalves, Pierre Borgnat, Rémi Gribonval. Graph Diffusion Wasserstein Distances. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2020, Ghent, Belgium. ⟨hal-02795056⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Jérémy Cohen, Cédric Herzet, Rémi Gribonval. Continuous dictionaries meet low-rank tensor approximations. iTwist 2020 - International Traveling Workshop on Interactions between low-complexity data models and Sensing Techniques, Jun 2020, Nantes, France. pp.1-3. ⟨hal-02567115⟩
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ref_biblio: Kilian Fatras, Younes Zine, Rémi Flamary, Rémi Gribonval, Nicolas Courty. Learning with minibatch Wasserstein : asymptotic and gradient properties. AISTATS 2020 - 23nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Jun 2020, Palermo, Italy. pp.1-20. ⟨hal-02502329⟩
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ref_biblio: Sidharth Gupta, Rémi Gribonval, Laurent Daudet, Ivan Dokmanić. Fast Optical System Identification by Numerical Interferometry. ICASSP 2020 - IEEE International Conference on Acoustic Speech and Signal Processing, May 2020, Barcelone, Spain. pp.1-5. ⟨hal-02480027⟩
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ref_biblio: Pierre Stock, Armand Joulin, Rémi Gribonval, Benjamin Graham, Hervé Jégou. And the Bit Goes Down: Revisiting the Quantization of Neural Networks. ICLR 2020 - Eighth International Conference on Learning Representations, Apr 2020, Addis-Abeba, Ethiopia. pp.1-11. ⟨hal-02434572⟩
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ref_biblio: Amélie Barbe, Marc Sebban, Paulo Gonçalves, Pierre Borgnat, Rémi Gribonval. Transport Optimal entre Graphes exploitant la Diffusion de la Chaleur. Conférence sur l'Apprentissage Automatique, 2020, Vannes, France. ⟨hal-02794961⟩
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Reports

ref_biblio: Jean-Marie Gorce, Malcolm Egan, Rémi Gribonval. An efficient algorithm to estimate Covid-19 infectiousness risk from BLE-RSSI measurements. [Research Report] RR-9345, Inria Grenoble Rhône-Alpes. 2020. ⟨hal-02641630⟩
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ref_biblio: Diego Di Carlo, Clément Elvira, Antoine Deleforge, Nancy Bertin, Rémi Gribonval. BLASTER: An Off-Grid Method for Blind and Regularized Acoustic Echoes Retrieval -- with supplementary material. [Research Report] Inria. 2020. ⟨hal-02469901v3⟩
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Preprints, Working Papers, ...

ref_biblio: Rémi Gribonval, Antoine Chatalic, Nicolas Keriven, Vincent Schellekens, Laurent Jacques, et al.. Sketching Datasets for Large-Scale Learning (long version). 2020. ⟨hal-02909766⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gitta Kutyniok, Morten Nielsen, Felix Voigtlaender. Approximation spaces of deep neural networks. 2020. ⟨hal-02117139v3⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Charles Soussen, Cédric Herzet. When does OMP achieve exact recovery with continuous dictionaries?. 2020. ⟨hal-02099464v4⟩
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ref_biblio: Clément Gaultier, Srđan Kitić, Rémi Gribonval, Nancy Bertin. Sparsity-based audio declipping methods: overview, new algorithms, and large-scale evaluation. 2020. ⟨hal-02611226⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gilles Blanchard, Nicolas Keriven, Yann Traonmilin. Statistical Learning Guarantees for Compressive Clustering and Compressive Mixture Modeling. 2020. ⟨hal-02536818⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gilles Blanchard, Nicolas Keriven, Yann Traonmilin. Compressive Statistical Learning with Random Feature Moments. 2020. ⟨hal-01544609v3⟩
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ref_biblio: Antoine Chatalic, Vincent Schellekens, Florimond Houssiau, Yves-Alexandre de Montjoye, Laurent Jacques, et al.. Compressive Learning with Privacy Guarantees. 2020. ⟨hal-02496896⟩
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2019

Journal articles

ref_biblio: Evan Byrne, Antoine Chatalic, Rémi Gribonval, Philip Schniter. Sketched Clustering via Hybrid Approximate Message Passing. IEEE Transactions on Signal Processing, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019, 67 (17), pp.4556-4569. ⟨10.1109/TSP.2019.2924585⟩. ⟨hal-01991231v2⟩
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ref_biblio: Cassio Fraga Dantas, Rémi Gribonval. Stable safe screening and structured dictionaries for faster L1 regularization. IEEE Transactions on Signal Processing, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019, 67 (14), pp.3756-3769. ⟨10.1109/TSP.2019.2919404⟩. ⟨hal-01954261v3⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Mila Nikolova. On bayesian estimation and proximity operators. Applied and Computational Harmonic Analysis, Elsevier, In press, pp.1-25. ⟨10.1016/j.acha.2019.07.002⟩. ⟨hal-01835108v3⟩
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ref_biblio: Ivan Dokmanić, Rémi Gribonval. Concentration of the Frobenius norm of generalized matrix inverses. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, Society for Industrial and Applied Mathematics, In press, 40 (1), pp.92-121. ⟨10.1137/17M1145409⟩. ⟨hal-01897046v2⟩
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Conference papers

ref_biblio: Claire Cury, Pierre Maurel, Giulia Lioi, Rémi Gribonval, Christian Barillot. Learning bi-modal EEG-fMRI neurofeedback to improve neurofeedback in EEG only. Real-Time Functional Imaging and Neurofeedback, Dec 2019, Maastricht, Netherlands. pp.1-2, ⟨10.1101/599589⟩. ⟨inserm-02368720⟩
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ref_biblio: Sidharth Gupta, Rémi Gribonval, Laurent Daudet, Ivan Dokmanić. Don't take it lightly: Phasing optical random projections with unknown operators. NeurIPS 2019 - Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2019, Vancouver, Canada. pp.1-13. ⟨hal-02342280v2⟩
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ref_biblio: Cassio Dantas, Jérémy Cohen, Rémi Gribonval. Hyperspectral Image Denoising using Dictionary Learning. WHISPERS 2019 - 10th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing, Sep 2019, Amsterdam, Netherlands. pp.1-5. ⟨hal-02175630⟩
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ref_biblio: Cassio Dantas, Jeremy Cohen, Rémi Gribonval. Learning Tensor-structured Dictionaries with Application to Hyperspectral Image Denoising. EUSIPCO 2019 - 27th European Signal Processing Conference, Sep 2019, A Coruña, Spain. pp.1-5. ⟨hal-02126782v2⟩
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ref_biblio: Mohammed Hafsati, Nicolas Epain, Rémi Gribonval, Nancy Bertin. Sound source separation in the higher order ambisonics domain. DAFx 2019 - 22nd International Conference on Digital Audio Effects, Sep 2019, Birmingham, United Kingdom. pp.1-7. ⟨hal-02161949⟩
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ref_biblio: Antoine Chatalic, Nicolas Keriven, Rémi Gribonval. Projections aléatoires pour l'apprentissage compressif. GRETSI 2019 − XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. pp.1-4. ⟨hal-02154803⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Charles Soussen, Cédric Herzet. Identification de supports en k étapes avec OMP pour les dictionnaires continus. GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. pp.1-4. ⟨hal-02157571⟩
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ref_biblio: Vincent Schellekens, Antoine Chatalic, Florimond Houssiau, Yves-Alexandre de Montjoye, Laurent Jacques, et al.. Compressive k-Means with Differential Privacy. SPARS 2019 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2019, Toulouse, France. pp.1-2. ⟨hal-02154820⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Cédric Herzet, Charles Soussen. Uniform k-step recovery with CMF dictionaries. SPARS 2019 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2019, Toulouse, France. pp.1-2. ⟨hal-02157561⟩
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ref_biblio: Claire Cury, Pierre Maurel, Rémi Gribonval, Christian Barillot. Can we learn from coupling EEG-fMRI to enhance neuro-feedback in EEG only?. OHBM 2019 - Annual Meeting Organization for Human Brain Mapping, Jun 2019, Rome, Italy. pp.1. ⟨inserm-02074623⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gitta Kutyniok, Morten Nielsen, Felix Voigtlaender. Approximation spaces of deep neural networks. SMAI 2019 - 9ème Biennale des Mathématiques Appliquées et Industrielles, May 2019, Guidel, France. pp.1. ⟨hal-02127179⟩
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ref_biblio: Vincent Schellekens, Antoine Chatalic, Florimond Houssiau, Yves-Alexandre de Montjoye, Laurent Jacques, et al.. Differentially Private Compressive k-Means. ICASSP 2019 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2019, Brighton, United Kingdom. pp.7933-7937, ⟨10.1109/ICASSP.2019.8682829⟩. ⟨hal-02060208⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Charles Soussen, Cédric Herzet. OMP and continuous dictionaries: Is k-step recovery possible ?. ICASSP 2019 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE, May 2019, Brighton, United Kingdom. pp.1-5, ⟨10.1109/ICASSP.2019.8683617⟩. ⟨hal-02049486v3⟩
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ref_biblio: Pierre Stock, Benjamin Graham, Rémi Gribonval, Hervé Jégou. Equi-normalization of Neural Networks. ICLR 2019 - Seventh International Conference on Learning Representations, May 2019, New Orleans, United States. pp.1-20. ⟨hal-02050408⟩
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Book sections

ref_biblio: David K. Hammond, Pierre Vandergheynst, Rémi Gribonval. The Spectral Graph Wavelet Transform: Fundamental Theory and Fast Computation. Ljubisa Stanković, Ervin Sejdić. Vertex-Frequency Analysis of Graph Signals, Springer International Publishing, pp.141-175, 2019, Signals and Communication Technology, 978-3-030-03574-7. ⟨10.1007/978-3-030-03574-7_3⟩. ⟨hal-01943589⟩
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Documents associated with scientific events

ref_biblio: Cassio Dantas, Jérémy Cohen, Rémi Gribonval. Tensor-structured Dictionaries for Hyperspectral Imaging. SPARS 2019 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2019, Toulouse, France. pp.1-2. ⟨hal-02169405⟩
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Software

ref_biblio: Matthieu Kowalski, Emmanuel Vincent, Rémi Gribonval. Underdetermined Reverberant Source Separation. 2019, ⟨swh:1:dir:ec4ae097465d9ea51589537ea94b2ea50e8d134d;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02309043;visit=swh:1:snp:e35494fd4cb57af0b22131ab8c4a4d8bd5cffcc6;anchor=swh:1:rev:2d23c3e68b755b720ecca8ddd5e1f8fe99909be2;path=/⟩. ⟨hal-02309043⟩
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ref_biblio: Cassio Dantas, Rémi Gribonval. Stable Screening - Python code. 2019, ⟨swh:1:dir:3ccb3fde105b05aee192367fb5e07e192e3b6774;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02129219;visit=swh:1:snp:ea9fb83bf7c0e828cd33fef85302fb6d009efa55;anchor=swh:1:rev:22942d09cf38300eddca99dc83cd4868b2f9187f;path=/⟩. ⟨hal-02129219⟩
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2018

Journal articles

ref_biblio: Nicolas Keriven, Anthony Bourrier, Rémi Gribonval, Patrick Pérez. Sketching for Large-Scale Learning of Mixture Models. Information and Inference, Oxford University Press (OUP), 2018, 7 (3), pp.447-508. ⟨10.1093/imaiai/iax015⟩. ⟨hal-01329195v2⟩
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ref_biblio: Yann Traonmilin, Rémi Gribonval. Stable recovery of low-dimensional cones in Hilbert spaces: One RIP to rule them all. Applied and Computational Harmonic Analysis, Elsevier, 2018, 45 (1), pp.170--205. ⟨10.1016/j.acha.2016.08.004⟩. ⟨hal-01207987v5⟩
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ref_biblio: Marwa Chafii, Jacques Palicot, Rémi Gribonval, Faouzi Bader. Adaptive Wavelet Packet Modulation. IEEE Transactions on Communications, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018, 66 (7), pp.2947-2957. ⟨10.1109/TCOMM.2018.2809586⟩. ⟨hal-01713821⟩
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ref_biblio: Luc Le Magoarou, Rémi Gribonval, Nicolas Tremblay. Approximate fast graph Fourier transforms via multi-layer sparse approximations. IEEE transactions on Signal and Information Processing over Networks, IEEE, 2018, 4 (2), pp.407--420. ⟨10.1109/TSIPN.2017.2710619⟩. ⟨hal-01416110v3⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval. D'APB à Parcoursup : quelles méthodes d'affectation post-bac ?. Interstices, INRIA, 2018. ⟨hal-01827604⟩
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Conference papers

ref_biblio: Helena Peic Tukuljac, Antoine Deleforge, Rémi Gribonval. MULAN: A Blind and Off-Grid Method for Multichannel Echo Retrieval. NeurIPS 2018 - Thirty-second Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2018, Montréal, Canada. pp.1-11. ⟨hal-01906385v2⟩
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ref_biblio: Yann Traonmilin, Samuel Vaiter, Rémi Gribonval. Is the 1-norm the best convex sparse regularization?. iTWIST'18 - international Traveling Workshop on Interactions between low-complexity data models and Sensing Techniques, Nov 2018, Marseille, France. pp.1-11. ⟨hal-01819219⟩
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ref_biblio: Cassio Fraga Dantas, Jérémy Cohen, Rémi Gribonval. Learning fast dictionaries for sparse representations using low-rank tensor decompositions. LVA/ICA 2018 - 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation, Jul 2018, Guildford, United Kingdom. pp.456-466, ⟨10.1007/978-3-319-93764-9_42⟩. ⟨hal-01709343v2⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Cedric Herzet, Charles Soussen. A case of exact recovery with OMP using continuous dictionaries. CS 2018 - 9th International Conference on Curves and Surfaces, Jun 2018, Arcachon, France. ⟨hal-01937532⟩
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ref_biblio: Marwa Chafii, Jacques Palicot, Rémi Gribonval, Faouzi Bader. Fourier Based Adaptive Waveform. ICT 2018 - 25th International Conference on Telecommunications, Jun 2018, Saint-Malo, France. pp.37-41, ⟨10.1109/ICT.2018.8464864⟩. ⟨hal-01779764⟩
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ref_biblio: Himalaya Jain, Joaquin Zepeda, Patrick Pérez, Rémi Gribonval. Learning a Complete Image Indexing Pipeline. CVPR 2018 - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Jun 2018, Salt Lake City, United States. ⟨hal-01683385⟩
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ref_biblio: Nicolas Keriven, Rémi Gribonval. Instance Optimal Decoding and the Restricted Isometry Property. International Conference on New Computational Methods for Inverse Problems (NCMIP), May 2018, Cachan, France. pp.1-12, ⟨10.1088/1742-6596/1131/1/012002⟩. ⟨hal-01718411v2⟩
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ref_biblio: Clément Gaultier, Nancy Bertin, Rémi Gribonval. CASCADE : Channel-Aware Structured Cosparse Audio DEclipper. ICASSP 2018 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE, Apr 2018, Calgary, Canada. pp.571-575, ⟨10.1109/ICASSP.2018.8461694⟩. ⟨hal-01714667⟩
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ref_biblio: Cassio Fraga Dantas, Rémi Gribonval. Faster and still safe: combining screening techniques and structured dictionaries to accelerate the Lasso. ICASSP 2018 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Apr 2018, Calgary, AB, Canada. pp.4069-4073, ⟨10.1109/ICASSP.2018.8461514⟩. ⟨hal-01706392⟩
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ref_biblio: Antoine Chatalic, Rémi Gribonval, Nicolas Keriven. Large-Scale High-Dimensional Clustering with Fast Sketching. ICASSP 2018 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Apr 2018, Calgary, Canada. pp.4714-4718, ⟨10.1109/ICASSP.2018.8461328⟩. ⟨hal-01701121⟩
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Book sections

ref_biblio: Yann Traonmilin, Gilles Puy, Rémi Gribonval, Mike Davies. Compressed sensing in Hilbert spaces. Holger Boche; Giuseppe Caire; Robert Calderbank; Maximilian März; Gitta Kutyniok; Rudolf Mathar. Compressed Sensing and its Applications -- Second International MATHEON Conference 2015, Birkhaüser Basel, pp.359--384, 2018, Series: Applied and Numerical Harmonic Analysis, 978-3-319-69801-4. ⟨10.1007/978-3-319-69802-1_12⟩. ⟨hal-01469134v2⟩
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ref_biblio: Srđan Kitić, Siouar Bensaid, Laurent Albera, Nancy Bertin, Rémi Gribonval. Versatile and scalable cosparse methods for physics-driven inverse problems. Holger Boche; Giuseppe Caire; Robert Calderbank; Maximilian März; Gitta Kutyniok; Rudolf Mathar. Compressed Sensing and its Applications -- Second International MATHEON Conference 2015, Birkhaüser Basel, pp.291-332, 2018, Series: Applied and Numerical Harmonic Analysis, 978-3-319-69802-1. ⟨10.1007/978-3-319-69802-1_10⟩. ⟨hal-01496767v2⟩
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Other publications

ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Cédric Herzet, Charles Soussen. A case of exact recovery using OMP with continuous dictionaries. 2018. ⟨hal-02049466⟩
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