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A deteção compressiva (CS) é a principal solução ou método para reconstruir o sinal com um número muito reduzido de medições, em comparação com os métodos convencionais. De acordo com os métodos convencionais ou, por outras palavras, com a teoria da amostragem de Shannon-Nyquist, é necessário o dobro da largura de banda do sinal para o reconstruir corretamente. O problema básico é armazenar uma grande quantidade de dados com o método convencional. Para o conseguir, é necessária a matriz de medida, que deve ser uma matriz de medida estável, e a matriz de base. A matriz de medida e a matriz de…mehr

Produktbeschreibung
A deteção compressiva (CS) é a principal solução ou método para reconstruir o sinal com um número muito reduzido de medições, em comparação com os métodos convencionais. De acordo com os métodos convencionais ou, por outras palavras, com a teoria da amostragem de Shannon-Nyquist, é necessário o dobro da largura de banda do sinal para o reconstruir corretamente. O problema básico é armazenar uma grande quantidade de dados com o método convencional. Para o conseguir, é necessária a matriz de medida, que deve ser uma matriz de medida estável, e a matriz de base. A matriz de medida e a matriz de base devem satisfazer duas propriedades que são RIP e iid. A matriz de medição, que é geralmente uma matriz aleatória, é optimizada para obter uma coerência mútua menor. Existem vários algoritmos de reconstrução que são utilizados para a reconstrução correta do sinal após as compressões.
Autorenporträt
O Dr. Vivek Upadhyaya, doutorado pelo MNIT de Jaipur, é professor assistente na Universidade de Poornima, Jaipur. Com mais de 12 anos de experiência, a sua investigação centra-se na imagiologia médica, DSP, IA e ML. Bolseiro de Visvesvaraya, publicou em revistas de renome, capítulos de livros e conferências, tendo ganho um prémio internacional de melhor artigo.