Perwakilan sparsiti isyarat menggunakan matriks DCT

1. Apa yang jarang berlaku dalam pemprosesan isyarat?
2. Apa yang dimaksudkan dengan perwakilan jarang?
3. Mengapa dan bila kita menggunakan perwakilan jarang?

Apa yang jarang berlaku dalam pemprosesan isyarat?

Isyarat dianggap jarang jika sebahagian besar maklumatnya terkandung dalam beberapa sampel bukan sifar. Oleh itu, algoritma pembinaan semula isyarat perlu mencari vektor jarang yang mewakili isyarat yang diukur. Banyak algoritma untuk menyelesaikan masalah ini berdasarkan pengoptimuman L1-norma.

Apa yang dimaksudkan dengan perwakilan jarang?

Perwakilan jarang berhasrat untuk mewakili isyarat dengan sebanyak mungkin pekali yang signifikan. Ini penting untuk banyak aplikasi, seperti misalnya pemampatan. Apabila menggunakan wavelet, sering kali menyedari bahawa kadar mampatan yang hebat dapat diperoleh, dengan kehilangan maklumat yang hampir tidak dapat disangkal.

Mengapa dan bila kita menggunakan perwakilan jarang?

Perwakilan jarang menarik perhatian yang besar kerana ia dapat menjimatkan sumber pengkomputeran dengan ketara dan mencari ciri-ciri data dalam ruang dimensi rendah. Oleh itu, ia boleh digunakan secara meluas dalam bidang kejuruteraan seperti pembelajaran kamus, pembinaan semula isyarat, clustering imej, pemilihan ciri, dan pengekstrakan.