Howtosignalprocessing
- W jaki sposób działa sprężone wykrywanie?
- Co to jest skompresowane wykrywanie w przetwarzaniu obrazu?
- Co to jest skompresowane wykrywanie w uczeniu maszynowym?
- Dlaczego kompresowane wykrywanie jest ważne?
W jaki sposób działa sprężone wykrywanie?
Sprężone wykrywanie rozwiązuje problem wysokiego czasu skanowania, umożliwiając szybsze akwizycja poprzez pomiar mniejszych współczynników Fouriera. Powoduje to wysokiej jakości obraz o stosunkowo niższym czasie skanowania. Kolejna aplikacja (również omówiona z wyprzedzeniem) dotyczy rekonstrukcji CT z mniejszą liczbą projektów rentgenowskich.
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.
