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Compressive sampling by Mind Map: Compressive sampling
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Compressive sampling

Caractéristiques

Tutorial p.23

CS changes the rules of the data acquisition game

Exploits a priori signal sparsity information

Universal

            same random projections / hardware can be used for any compressible signal class (generic )

Democratic

– each measurement carries the same amount of information – simple encoding – robust to measurement loss and quantization

Assymetrical

most procesing at decoder

Random projections weakly encrypted

Permet de s'"affranchir" du critère de Nyquist : moins de mesures que de coefficients

Evite de gâcher de l'information en faisant une acquisition sans perte + compression

New Idea

Exemples

De matrices Phi

Tutorial p.34

D'utilisations

Principe

Compressive Sensing - Richard Baraniuk - Lecture Notes in IEEE Signal Processing Magazine, vol 24, Juillet 2007 Voir lien pour la formule de base  

Acquisition de signaux "creux" directement dans une base appropriée

Acquérir des combinaisons linéaires des coefficients du signal reçu (x->y)

Reconstruire le signal (y->x)

Autres techniques

Inconvénients

Algorithme de reconstruction par minimisation de la norme l1 très complexe