Syarat untuk pemulihan yang unik (tidak tepat) dari pengukuran mampat yang bising

1. Apakah pemprosesan isyarat jarang?
2. Apakah teori penderiaan mampatan?
3. Mengapa penginderaan dimampatkan penting?
4. Apa yang dimampatkan dalam pemprosesan imej?

Apakah pemprosesan isyarat jarang?

Isyarat jarang dicirikan oleh beberapa koefisien nonzero di salah satu domain transformasi mereka. Ini adalah premis utama dalam merancang algoritma mampatan isyarat. Penginderaan Mampatan sebagai Pendekatan Baru Menggunakan Harta Sparsity sebagai Prasyarat untuk Pemulihan Isyarat.

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.

Mengapa penginderaan dimampatkan penting?

Penginderaan mampatan mempunyai beberapa kelebihan, seperti keperluan yang lebih kecil untuk peranti deria, penyimpanan memori yang kurang, kadar penghantaran data yang lebih tinggi, banyak kali penggunaan kuasa. Oleh kerana semua kelebihan ini, penderiaan mampatan telah digunakan dalam pelbagai aplikasi.

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.