Howtosignalprocessing
- Co to jest teoria wykrywania ściskająca?
- Co to jest skompresowane wykrywanie w przetwarzaniu obrazu?
- Co to jest skompresowane wykrywanie w uczeniu maszynowym?
- Dlaczego kompresowane wykrywanie jest ważne?
Co to jest teoria wykrywania ściskająca?
Teoria wykrywania ściskająca stwierdza, że sygnał można zrekonstruować przy użyciu tylko małego zestawu losowo nabytych próbek, jeśli ma on rzadką (zwięzłą) reprezentację w określonej domenie transformacji.
Co to jest skompresowane wykrywanie w przetwarzaniu obrazu?
Wyczuwanie skompresowane (CS) to metoda akwizycji obrazu, w której wykonywane są tylko kilka losowych pomiarów zamiast przyjmować wszystkie niezbędne próbki, jak sugeruje twierdzenie o próbkowaniu Nyquist. Jest to jeden z najbardziej aktywnych obszarów badawczych w ostatniej dekadzie.
Co to jest skompresowane wykrywanie w uczeniu maszynowym?
Masowe wykrywanie (CS) jest techniką przetwarzania sygnału, która rekonstruuje dowolny podany sygnał z szybkością mniejszą niż w przypadku szybkości Nyquist, biorąc pod uwagę, że sygnał ma rzadki i niespójny charakter. Głównym celem CS jest znalezienie losowej macierzy, która rekonstruuje oryginalny sygnał przy użyciu jak najwięcej próbek.
Dlaczego kompresowane wykrywanie jest ważne?
Wyczuwanie ściskające ma kilka zalet, takich jak znacznie mniejsza potrzeba urządzeń sensorycznych, znacznie mniej pamięci, wyższa szybkość transmisji danych, wiele razy mniej zużycia energii. Ze względu na wszystkie te zalety wykrywanie ściskające zostało zastosowane w szerokiej gamie aplikacji.
