최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.48 no.2 = no.338, 2011년, pp.134 - 140
이혁 (고려대학교 컴퓨터.전파통신공학과) , 권석법 (고려대학교 컴퓨터.전파통신공학과) , 심병효 (고려대학교 컴퓨터.전파통신공학과)
Recent work in compressed sensing theory shows that 주제어
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
나이퀴스트 샘플링 이론의 단점은? | 나이퀴스트 샘플링 이론에 의하면 원 신호를 완벽하게 복원하기 위해서는 아날로그 신호 주파수 대역폭의 두 배 이상의 주파수로 샘플링을 해야 한다. 나이퀴스트 샘플링 이론은 명쾌하고 간단하지만, 신호를 완전 무결하게 복원하기 위한 필요충분조건이 아닌, 단순한 충분조건이기에 신호의 특성이 고려되지 않는 단점이 있다. 근래 3차원 영상이나 MRI 등의 바이오 신호 등의 예에서 볼 수 있듯이 샘플링 해야 하는 데이터의 양이 방대해짐에 짐에 따라 이 이론의 효율성에 대한 근본적인 의문이 꾸준이 제기되어 왔다. | |
현재 사용 되고 있는 대부분의 디지털 장치는 아날로그 신호를 획득하는데 어떤 방식을 이용하는가? | 현재 사용 되고 있는 대부분의 디지털 장치는 아날로그 신호를 획득하는데 있어 나이퀴스트 샘플링(Nyquist Sampling) 이론에 기반한 방식을 사용하고 있다. 나이퀴스트 샘플링 이론에 의하면 원 신호를 완벽하게 복원하기 위해서는 아날로그 신호 주파수 대역폭의 두 배 이상의 주파수로 샘플링을 해야 한다. | |
Nyquist Sampling의 장점은? | 나이퀴스트 샘플링 이론에 의하면 원 신호를 완벽하게 복원하기 위해서는 아날로그 신호 주파수 대역폭의 두 배 이상의 주파수로 샘플링을 해야 한다. 나이퀴스트 샘플링 이론은 명쾌하고 간단하지만, 신호를 완전 무결하게 복원하기 위한 필요충분조건이 아닌, 단순한 충분조건이기에 신호의 특성이 고려되지 않는 단점이 있다. 근래 3차원 영상이나 MRI 등의 바이오 신호 등의 예에서 볼 수 있듯이 샘플링 해야 하는 데이터의 양이 방대해짐에 짐에 따라 이 이론의 효율성에 대한 근본적인 의문이 꾸준이 제기되어 왔다. |
B. K. Natarajan, "Sparse approximate solutions to linear systems," SIAM J. Comput, 24(2), pp. 227-234, 1995.
E. Candes and T. Tao, "Decoding by linear programming," IEEE Trans. on Information Theory, 51(12), pp. 4203-4215, Dec. 2005.
E. Candes, J. Romberg, and T. Tao, "Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information," IEEE Trans. on Information Theory, 52(2), pp. 489-509, Feb. 2006.
E. Candes and T. Tao, "Near optimal signal recovery from random projections: Universal encoding strategies," IEEE Trans. on Information Theory, 52(12), pp. 5406-5425, Dec. 2006.
K. Lange, "Optimization," Springer Texts in Statistics. Springer-Verlag, New York, 2004.
E. Candes and J. Romberg, "Sparsity and incoherence in compressive sampling," Inverse Problems, 23(3), pp. 969-985, 2007.
D. L. Donoho and P. B. Stark, "Uncertainty prindiples and signal recovery," SIAM J. Appl. Math. 49, no. 3, pp. 906-931, 1989.
D. L. Donoho and B. F. Logan, "Signal recovery and the large sieve," SIAM J. Appl. Math. 52, no. 2, pp. 557-591, 1992.
R. Tibshirani, "Regression shrinkage and selection via the lasso," J. Roy. Statist. Soc. Ser. B 58, no. 1, pp. 267-288, 1996.
S. S. Chen, D. L. Donoho, and M. A. Saunders, "Atomic decomposition by basis pursuit," SIAM J. Sci. Comput. 1, pp. 33-61, 1998.
M. S. O''Brien, A. N. Sinclair, and S. M. Kramer, "Recovery of sparse spike time series by 1 norm deconvolution," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 42, pp. 3353-3365, 1994.
E. J. Candes, M. B. Wakin, and S. Boyd, "Enhancing Sparsity by Reweighted L1-minimization," Journal of Fourier Analysis and Applications., 14(5), pp. 877-905, Dec. 2008.
R. Baraniuk, M. Davenport, R. DeVore, and M. Wakin, "A Simple Proof of the Restricted Isometry Property for Random Matrices," 2008.
J. A. Tropp and A. C. Gilbery, "Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit," 2006.
D. Needell and R. Vershynin, "Signal recovery from incomplete and inaccurate measurements via regularized orthogonal matching pursuit," 2007.
D. L. Donoho, Y. Tsaig, and Jean-Luc Starck, "Sparse solution of underdetermined linear equations by stagewise orthogonal matching pursuit," 2006.
W. Dai and O. Milenkovic, "Subspace Pusuit for Compressive Sensing: Closing the Gap Between Performance and Complexity," 2008.
W. Xu, M. A. Khajehnejad, A. S. Avestimehr, and B. Hassibi, "Breaking through the Thresholds: an Analysis for Iterative Reweighted 1-minimization via the Grassmann Angle Framework,"ICASSP 2010.
A. K. Fletcher, S. Rangan, and V. K. Goyal, "Necessary and Sufficient conditions on Sarsity Pattern recovery," arXiv:0804.1839v1[cs.IT]., Jan. 2009.
D. Malioutov, M. Cetin, and A. Willsky, "A sparse signal reconstruction perspective for source localization with sensor arrays," IEEE Trans. Signal Process., 53(8), pp. 3010-3022, Aug.2005.
D. Model and M. Zibulevsky, "Signal reconstruction in sensor arrays using sparse representations," IEEE Trans. Signal Process., 86(3), pp. 624-638, Mar. 2006.
D. Baron, M. B. Wakin, M. F. Duarte, S. Sarvotham, and R. G. Baraniuk, "Distributed compressed sensing," 2005.
E. Candes, M. Rudelson, and T. Tao, "Error correction via linear programming," IEEE Computer Society, 2005.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.