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목록sparse vector (2)
바이오 대표
[ 논문 ] "Digital Signal Processing" - On the design of maximally incoherent sensing matrics for compressed sensing using orthogonal bases, and its extension for biorthogonal bases case
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..
[ Compressed Sensing ] few pixels로부터 이미지 복구 (L1 norm)
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 ..