Memampatkan vektor jarang berdasarkan penderiaan mampatan

1. Apakah penggunaan penderiaan mampatan?
2. Apakah teori penderiaan mampatan?
3. Apa yang dimampatkan MRI?
4. Apa yang dimampatkan dalam pemprosesan imej?

Apakah penggunaan penderiaan mampatan?

Pengesan Mampatan (CS) menawarkan pemampatan data di bawah kadar NYQUIST, menjadikannya penyelesaian yang menarik dalam bidang pengimejan perubatan, dan telah digunakan secara meluas untuk mampatan ultrasound (AS) dan pemulihan jarang. Dalam amalan, CS menawarkan pengurangan penderiaan, penghantaran, dan penyimpanan data.

Apakah teori penderiaan mampatan?

Teori penderiaan mampatan menyatakan bahawa isyarat boleh direkonstruksikan dengan hanya satu set kecil sampel yang diperoleh secara rawak jika ia mempunyai perwakilan jarang (ringkas) dalam domain transformasi tertentu.

Apa yang dimampatkan MRI?

Sensing Mampat (CS) adalah kaedah untuk mempercepat pengambilalihan MRI dengan memperoleh kurang data melalui undersampling k-space. Ini berpotensi untuk mengurangkan intensif masa MRI.

Apa yang dimampatkan dalam pemprosesan imej?

Sensing Mampat (CS) adalah kaedah pengambilalihan imej, di mana hanya sedikit pengukuran rawak diambil dan bukannya mengambil semua sampel yang diperlukan seperti yang dicadangkan oleh Teorem Sampling Nyquist. Ini adalah salah satu bidang penyelidikan yang paling aktif dalam dekad yang lalu.