Kompresyjne próbkowanie
Kompresyjne próbkowanie (CS) to technika akwizycji i rekonstrukcji sygnałów, która wykorzystuje rzadkość sygnału do odzyskiwania sygnałów wysokiej rozdzielczości z znacznie mniejszej liczby próbek niż wymagana przez twierdzenie Nyquista o próbkowaniu. Opracowane przez Emmanuela Candèsa, Justina Romberga i Terence’a Tao w 2006 roku, kompresyjne próbkowanie podważa tradycyjny paradygmat próbkowania, pokazując, że sygnały z rzadkimi reprezentacjami mogą być rekonstruowane z pod-Nyquistowskich pomiarów losowych przy użyciu nieliniowej optymalizacji.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Candes, E. J., Romberg, J., & Tao, T. (2006). Robust Uncertainty Principles: Exact Signal Reconstruction from Highly Incomplete and Inaccurate Measurements. IEEE Transactions on Information Theory, 52(2), 489–509. DOI: 10.1109/TIT.2005.862083 ↗
- Eldar, Y. C., & Kutyniok, G. (2012). Compressed Sensing: Theory and Applications. Cambridge University Press. link ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Compressive Sensing (Compressed Sensing) Signal Acquisition. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/signal-processing/compressive-sensing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Filtr adaptacyjny LMSPrzetwarzanie sygnałów↔ compare
- Projektowanie filtrów FIRPrzetwarzanie sygnałów↔ compare
- Estymacja gęstości widmowej mocyPrzetwarzanie sygnałów↔ compare
- Transformata Fouriera krótkoczasowaPrzetwarzanie sygnałów↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →