Compressed sensing
http://dbpedia.org/resource/Compressed_sensing an entity of type: Thing
Compressed sensing (also known as compressive sensing, compressive sampling, or sparse sampling) is a signal processing technique for efficiently acquiring and reconstructing a signal, by finding solutions to underdetermined linear systems. This is based on the principle that, through optimization, the sparsity of a signal can be exploited to recover it from far fewer samples than required by the Nyquist–Shannon sampling theorem. There are two conditions under which recovery is possible. The first one is sparsity, which requires the signal to be sparse in some domain. The second one is incoherence, which is applied through the isometric property, which is sufficient for sparse signals.
rdf:langString
Compressed Sensing oder komprimierte Erfassung (auch compressive sensing, compressive sampling oder sparse sampling) ist ein Verfahren zur Erfassung und Rekonstruierung dünnbesetzter (englisch sparse) Signale oder Informationsquellen. Diese lassen sich aufgrund ihrer Redundanz ohne wesentlichen Informationsverlust komprimieren. Dies wird bei der Abtastung der Signale zur deutlichen Verringerung der Abtastrate im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren effizient genutzt.
rdf:langString
L'acquisition comprimée (en anglais compressed sensing) est une technique permettant de trouver la solution la plus parcimonieuse d'un système linéaire sous-déterminé. Elle englobe non seulement les moyens pour trouver cette solution mais aussi les systèmes linéaires qui sont admissibles. En anglais, elle porte le nom de Compressive sensing, Compressed Sampling ou Sparse Sampling.
rdf:langString
圧縮センシング（英語: Compressed Sensing）とは、観測対象データがある表現空間では「スパース(疎)」であると仮定して、必要とする未知数の数よりも少ない観測データから、ある条件の下で対象を復元する手法。
rdf:langString
Compressed sensing (espressione della lingua inglese, noto anche come compressive sensing, compressive sampling e sparse sampling) indica una tecnica per trovare soluzioni sparse di un sistema di equazioni lineari sottodeterminato. In elettrotecnica, in particolare nella teoria dei segnali, la tecnica di compressed sensing implica un processo di acquisizione e di ricostruzione di un segnale elettrico che è supposto essere sparso o comprimibile.
rdf:langString
Compressed sensing, также известное как compressive sensing, compressive sampling и sparse sampling — это методика получения и восстановления сигнала, используя знания о его предыдущих значениях, которые разрежены или сжаты. Эта область обработки сигналов существует на протяжении 40 лет, но только недавно получила широкое признание, в том числе благодаря нескольким важным результатам, сделанным Дэвидом Донохо, Emmanuel Candès, Justin Romberg и Теренсом Тао.
rdf:langString
压缩感知（Compressed sensing），也被称为压缩采样（Compressive sampling）或稀疏采样（Sparse sampling），是一种寻找的稀疏解的技术。压缩感知被应用于电子工程尤其是信号处理中，用于获取和重构稀疏或可压缩的信号。這個方法利用訊號稀疏的特性，相較於奈奎斯特理論，得以從較少的測量值還原出原來整個欲得知的訊號。核磁共振就是一個可能使用此方法的應用。这一方法至少已经存在了四十年，由于、戴維·多諾霍、Justin Romberg和陶哲轩的工作，最近这个领域有了长足的发展。
rdf:langString
Komprimované snímání (anglicky compressed sensing nebo také compressive sampling) je metoda snímání a rekonstrukce signálu, která za předpokladu řídkosti signálu ve vhodné reprezentaci vede ke snížení počtu měření . Z pohledu matematiky se jedná o řešení nedourčené soustavy lineárních rovnic se snahou o nalezení řešení s co nejmenším počtem nenulových koeficientů. Schéma úlohy
rdf:langString
rdf:langString
Komprimované snímání
rdf:langString
Compressed Sensing
rdf:langString
Compressed sensing
rdf:langString
Compressed sensing
rdf:langString
Acquisition comprimée
rdf:langString
圧縮センシング
rdf:langString
Compressive sensing
rdf:langString
壓縮感知
xsd:integer
11403316
xsd:integer
1123545338
rdf:langString
Komprimované snímání (anglicky compressed sensing nebo také compressive sampling) je metoda snímání a rekonstrukce signálu, která za předpokladu řídkosti signálu ve vhodné reprezentaci vede ke snížení počtu měření . Z pohledu matematiky se jedná o řešení nedourčené soustavy lineárních rovnic se snahou o nalezení řešení s co nejmenším počtem nenulových koeficientů. Schéma úlohy Oproti obvyklému přístupu ke snímání dat, kdy nejprve musíme nasbírat veškerá data, poté provést vhodnou transformaci a následně zachovat jen ty koeficienty, které nesou dostatečné množství informace, při komprimovaném snímání stačí snímat signál pouze tolikrát, kolik je skutečně třeba pro následnou rekonstrukci (snímání a komprimace jsou tedy jediným nedělitelným procesem). Signál z předpokládáme řídký v nějakém slovníku (bázi či framu) Ψ (z = Ψx, x je řídké) a provedeme malý počet měření, které mají charakter lineárních kombinací složek signálu. Proces snímání lze tedy zapsat jako y = Pz = PΨx. Zde P je tzv. měřicí matice rozměru m×N, kde m ≪ N. Fáze rekonstrukce signálu je pak řešením problému: Tento problém je již nelineární a časově velmi náročný, dokonce NP-těžký , a proto jej nelze řešit přímo. Jednou z možností je nahradit -normu nějakou jinou (např. ), takové metody se pak nazývají relaxační a patří mezi ně především Basis Pursuit (BP), Least Angle Regression homotopy method (LARS) a Iterative Reweighted Least Squares (IRLS). Druhou skupinu metod tvoří hladové (greedy) algoritmy, které iterativně aproximují signál hledáním nejvýznamnějších atomů ze slovníku. Výhodou těchto metod je nízká složitost, bohužel však není zaručeno dosažení globálního minima. Zástupci této kategorie jsou Matching Pursuit (MP), Orthogonal Matching Pursuit (OMP) a další modifikace. Mimo tyto dvě kategorie existují algoritmy hybridní, využívající rysy obou předchozích skupin (např. A*OMP) . Aplikace komprimovaného snímání zahrnují zpracování obrazu (např. rychlé snímání v magnetické rezonanci nebo tzv. jednopixelová kamera ), odšumování signálů (denoising), odstraňování rozmazání (deblurring), doplňování chybějící informace v signálu (inpainting) , nové metody radiolokace , optimalizace ekvalizace v bezdrátových OFDM kanálech , korekční kódování v komunikačních technologiích nebo pokusy o konstrukci nových typů A/D převodníků .
rdf:langString
Compressed sensing (also known as compressive sensing, compressive sampling, or sparse sampling) is a signal processing technique for efficiently acquiring and reconstructing a signal, by finding solutions to underdetermined linear systems. This is based on the principle that, through optimization, the sparsity of a signal can be exploited to recover it from far fewer samples than required by the Nyquist–Shannon sampling theorem. There are two conditions under which recovery is possible. The first one is sparsity, which requires the signal to be sparse in some domain. The second one is incoherence, which is applied through the isometric property, which is sufficient for sparse signals.
rdf:langString
Compressed Sensing oder komprimierte Erfassung (auch compressive sensing, compressive sampling oder sparse sampling) ist ein Verfahren zur Erfassung und Rekonstruierung dünnbesetzter (englisch sparse) Signale oder Informationsquellen. Diese lassen sich aufgrund ihrer Redundanz ohne wesentlichen Informationsverlust komprimieren. Dies wird bei der Abtastung der Signale zur deutlichen Verringerung der Abtastrate im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren effizient genutzt.
rdf:langString
L'acquisition comprimée (en anglais compressed sensing) est une technique permettant de trouver la solution la plus parcimonieuse d'un système linéaire sous-déterminé. Elle englobe non seulement les moyens pour trouver cette solution mais aussi les systèmes linéaires qui sont admissibles. En anglais, elle porte le nom de Compressive sensing, Compressed Sampling ou Sparse Sampling.
rdf:langString
圧縮センシング（英語: Compressed Sensing）とは、観測対象データがある表現空間では「スパース(疎)」であると仮定して、必要とする未知数の数よりも少ない観測データから、ある条件の下で対象を復元する手法。
rdf:langString
Compressed sensing (espressione della lingua inglese, noto anche come compressive sensing, compressive sampling e sparse sampling) indica una tecnica per trovare soluzioni sparse di un sistema di equazioni lineari sottodeterminato. In elettrotecnica, in particolare nella teoria dei segnali, la tecnica di compressed sensing implica un processo di acquisizione e di ricostruzione di un segnale elettrico che è supposto essere sparso o comprimibile.
rdf:langString
Compressed sensing, также известное как compressive sensing, compressive sampling и sparse sampling — это методика получения и восстановления сигнала, используя знания о его предыдущих значениях, которые разрежены или сжаты. Эта область обработки сигналов существует на протяжении 40 лет, но только недавно получила широкое признание, в том числе благодаря нескольким важным результатам, сделанным Дэвидом Донохо, Emmanuel Candès, Justin Romberg и Теренсом Тао.
rdf:langString
压缩感知（Compressed sensing），也被称为压缩采样（Compressive sampling）或稀疏采样（Sparse sampling），是一种寻找的稀疏解的技术。压缩感知被应用于电子工程尤其是信号处理中，用于获取和重构稀疏或可压缩的信号。這個方法利用訊號稀疏的特性，相較於奈奎斯特理論，得以從較少的測量值還原出原來整個欲得知的訊號。核磁共振就是一個可能使用此方法的應用。这一方法至少已经存在了四十年，由于、戴維·多諾霍、Justin Romberg和陶哲轩的工作，最近这个领域有了长足的发展。
xsd:nonNegativeInteger
46760
