Kondisi untuk pemulihan yang unik (tidak tepat) dari pengukuran terkompresi bising

1. Apa itu pemrosesan sinyal yang jarang?
2. Apa itu teori penginderaan tekan?
3. Mengapa penginderaan terkompresi penting?
4. Apa yang dikompresi penginderaan dalam pemrosesan gambar?

Apa itu pemrosesan sinyal yang jarang?

Sinyal jarang ditandai oleh beberapa koefisien bukan nol di salah satu domain transformasi mereka. Ini adalah premis utama dalam merancang algoritma kompresi sinyal. Penginderaan tekan sebagai pendekatan baru menggunakan properti sparsity sebagai prasyarat untuk pemulihan sinyal.

Apa itu teori penginderaan tekan?

Teori penginderaan tekan menyatakan bahwa sinyal dapat direkonstruksi hanya dengan menggunakan serangkaian kecil sampel yang diperoleh secara acak jika memiliki representasi yang jarang (ringkas) dalam domain transformasi tertentu.

Mengapa penginderaan terkompresi penting?

Penginderaan tekan memiliki beberapa keuntungan, seperti kebutuhan yang jauh lebih kecil untuk perangkat sensorik, penyimpanan memori yang lebih sedikit, laju transmisi data yang lebih tinggi, berkali -kali lebih sedikit konsumsi daya. Karena semua keuntungan ini, penginderaan tekan telah digunakan dalam berbagai aplikasi.

Apa yang dikompresi penginderaan dalam pemrosesan gambar?

Compressed Sensing (CS) adalah metode akuisisi gambar, di mana hanya beberapa pengukuran acak yang dilakukan alih -alih mengambil semua sampel yang diperlukan seperti yang disarankan oleh Teorema Pengambilan Sampel Nyquist. Ini adalah salah satu bidang penelitian paling aktif dalam dekade terakhir.