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Abstract Compressed Sensing (CS)는 Nyquist criterion 에 규정되어 있는 것보다 적은 measurements 를 이용하지만 낮은 error 로 sparse signals 를 reconstruct (복구) 할 수있다. 이는 signal 이 sparse 하다는 가정을 기초로 한다. sparsity를 기반으로 L1-norm miniminzation을 이용해서 random measurements를 signal로 reconstruct하는 sensing matrix의 projections 평균에 의해 random measurements 를 이용한다. 해당 논문은 주어진 sparsifygin orthogonal을 기본으로 최소한의 일관성을 갖는 sensing matrics를 디자..

MRI 하는데 돈과 시간이 많이 든다 --> 적게 measure 하면 가격, 환자의 스트레스 및 시간을 감소 시킬 수 있다. 해당 논문에서는 MRI 의 속도를 높이기 위한 실험에 필요한 public data를 제공한다. Data: [1] raw MR measurements [2] clinical MR images 해당 방법은 less measurement data를 진단 가능할 정도로 이미지를 복원시키는 방법이다. 원래보다 적은 데이터를 뽑아내기때문에 scan time 을 크게 단축 시킬 수 있다. MR imaging 은 Frequency 와 phase를 측정하여 indirectly ..

데이터들을 다룰때 computational 이유로 인해 크기를 축소 후 사용하는 경우가 흔하다. Natural Signals 들이 대체로 compressiable하다. 대표적으로 이미지 데이터/오디오 (signal) 데이터가 있다. 이때 compression은 sparsity 에 의해 결정되고 Fourier 혹은 Wavelet 기반(변환)으로 축소가 가능하다. *Fourier Transform을 이용해서 Compression 예시 : JPEG, MP3 축소 된 데이터들은 sparsed vector (s) 로 간단히 표현될수 있고 이미 축소 된 데이터들을 inverse transform을 이용하여 원상복구 (가깝게) 복구 시킬 수 있다 [1]. < Compressed ..