This paper presents a fast approximate rank-1 L1-norm Principal Component Analysis (L1-PCA) estimator implemented in the Fourier domain. Specifically, we first rephrase the problem of rank-1 L1-PCA estimation as a cyclic shift parameter estimation and then we present an algorithm for estimating the first L1-norm Principal Component (L1-PC) in the Fourier domain, practically using FFT. The proposed method is shown to be asymptotically efficient and our numerical studies corroborate its performance merits.

中文翻译：

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数据矩阵的 L1 范数主成分的 FFT 计算

本文提出了一种在傅立叶域中实现的快速近似秩 1 L1 范数主成分分析 (L1-PCA) 估计器。具体来说，我们首先将秩 1 L1-PCA 估计问题重新表述为循环移位参数估计，然后我们提出了一种用于估计傅立叶域中第一个 L1 范数主成分 (L1-PC) 的算法，实际上使用 FFT。所提出的方法被证明是渐近有效的，我们的数值研究证实了其性能优点。