Sparse Sensing(희소 감지)란 무엇입니까?
Sparse Sensing 희소 감지 - Conventional reconstruction methods for photoacoustic images are not suitable for the scenario of sparse sensing and geometrical limitation. [1] The proposed linear methods, as well as the NN architecture, provide well-characterized frameworks for future efforts in sparse sensing and state estimation applications: particularly for highly nonlinear underlying systems such as turbulent flow. [2] In particular, methods based on geometric signal processing and sparse sensing will be harnessed with machine cognition to interpret, classify and predict information autonomously from large-scale acoustic datasets spanning a wide variety of applications. [3] This perspective, combining the resulting infrasound-driven models with sparse sensing and machine learning to monitor the atmosphere, is explored using recurring events such as the ammunition destruction explosions at Hukkakero, in northern Finland. [4] We develop an algorithm which combines both supervised and unsupervised constraints to produce high quality depth and which is robust to the presence of noise, sparse sensing, and missing information. [5] The latter theory considers the graph signal sampling as a particular case and shows that tools from sparse sensing and sensor selection can be used for sampling. [6] Instead of exploring new samples from kernel spaces, this piece of work proposed a novel SGHMC sampler, namely Spectral Hamiltonian Monte Carlo (SpHMC), that produces the high dimensional sparse representations of given datasets through sparse sensing and SGHMC. [7] The proposed technique reduces demands on transmitted signal energy by harnessing the reconstruction ability of sparse sensing while retaining key non-sparse channel elements that represent important multipath phenomena. [8] The generalized coprime sampling can break the limitation of the Nyquist sampling theorem with both characteristics of sparse sensing and coprime numbers. [9] In concept, a population tracker might be realized using a Bayesian estimation framework to fuse agent-based models of human movement and behavior with sparse sensing, such as a small set of cameras providing population counts at specific locations. [10]광음향 이미지에 대한 기존의 재구성 방법은 희소 감지 및 기하학적 제한 시나리오에 적합하지 않습니다. [1] 제안된 선형 방법과 NN 아키텍처는 특히 난류와 같은 고도로 비선형적인 기본 시스템의 경우 희소 감지 및 상태 추정 응용 프로그램의 향후 노력을 위해 잘 특성화된 프레임워크를 제공합니다. [2] 특히 기하학적 신호 처리 및 희소 감지를 기반으로 하는 방법은 다양한 응용 분야에 걸쳐 있는 대규모 음향 데이터 세트에서 정보를 자율적으로 해석, 분류 및 예측하기 위해 기계 인식과 함께 활용될 것입니다. [3] 초저주파 기반 모델을 희소 감지 및 기계 학습과 결합하여 대기를 모니터링하는 이 관점은 핀란드 북부 Hukkakero의 탄약 파괴 폭발과 같은 반복적인 사건을 사용하여 탐구됩니다. [4] 우리는 높은 품질의 깊이를 생성하고 노이즈, 희소 감지 및 누락된 정보의 존재에 대해 강력한 감독 및 비감독 제약 조건을 결합하는 알고리즘을 개발합니다. [5] 후자의 이론은 그래프 신호 샘플링을 특정 경우로 간주하고 희소 감지 및 센서 선택의 도구를 샘플링에 사용할 수 있음을 보여줍니다. [6] 커널 공간에서 새로운 샘플을 탐색하는 대신 이 작업은 희소 감지 및 SGHMC를 통해 주어진 데이터 세트의 고차원 희소 표현을 생성하는 새로운 SGHMC 샘플러, 즉 Spectral Hamiltonian Monte Carlo(SpHMC)를 제안했습니다. [7] 제안된 기술은 중요한 다중 경로 현상을 나타내는 핵심 비희소 채널 요소를 유지하면서 희소 감지의 재구성 기능을 활용하여 전송된 신호 에너지에 대한 요구를 줄입니다. [8] 일반화된 코프라임 샘플링은 희소 감지 및 코프라임 수의 특성을 모두 사용하여 Nyquist 샘플링 정리의 한계를 깨뜨릴 수 있습니다. [9] 개념적으로 인구 추적기는 특정 위치에서 인구 수를 제공하는 작은 카메라 세트와 같은 희소 감지와 에이전트 기반 인간 움직임 및 행동 모델을 융합하기 위해 베이지안 추정 프레임워크를 사용하여 실현될 수 있습니다. [10]
sparse sensing matrix 희소 감지 매트릭스
By exploiting the sparse scattering nature of mmWave channels, the above problem is formulated as one of sparse encoding and signal recovery, which involves finding a sparse sensing matrix to compress the sparse channel and an efficient channel estimation algorithm to recover the sparse channel from compressive measurements. [1] The performance of our scheme is comparable to state-of-the-art schemes, which use dense sensing matrices, while enjoying the advantages of using a sparse sensing matrix. [2] A sparse sensing matrix and modified recovery algorithm that exploits similar sparse signatures across multiple channels improve both chip area efficiency and signal recovery accuracy. [3] We show that, by exploiting the sparse scattering nature of mmWave channels, the beam alignment problem can be formulated as a sparse encoding and phaseless decoding problem, which involves finding a sparse sensing matrix and an efficient recovery algorithm to recover the support and magnitude of the s-parse signal from compressive phaseless measurements. [4] In this study, a novel approach for constructing a new class of deterministic sparse sensing matrices based on array quasi-cyclic (QC) LDPC codes via Singer perfect difference sets is proposed. [5] More specifically, the problem of interest involves finding a sparse sensing matrix and an efficient recovery algorithm to recover the support and magnitude of a sparse signal from compressive phaseless measurements. [6] We consider designing a robust structured sparse sensing matrix consisting of a sparse matrix with a few non-zero entries per row and a dense base matrix for capturing signals efficiently. [7] In this paper, for the first time, we focus on the class of sparse sensing matrices with (non-negative) integer entries. [8]mmWave 채널의 희소 산란 특성을 이용하여 위의 문제를 희소 인코딩 및 신호 복구 중 하나로 공식화합니다. 이 문제는 희소 채널을 압축하기 위한 희소 감지 행렬과 압축 측정에서 희소 채널을 복구하기 위한 효율적인 채널 추정 알고리즘을 찾는 것을 포함합니다. . [1] 우리 방식의 성능은 조밀한 감지 매트릭스를 사용하는 동시에 희소 감지 매트릭스를 사용하는 이점을 누리는 최첨단 방식과 비슷합니다. [2] 여러 채널에서 유사한 희소 특성을 활용하는 희소 감지 매트릭스 및 수정된 복구 알고리즘은 칩 영역 효율성과 신호 복구 정확도를 모두 향상시킵니다. [3] 우리는 mmWave 채널의 희소 산란 특성을 이용함으로써 빔 정렬 문제가 희소 감지 행렬과 지원 및 크기를 복구하기 위한 효율적인 복구 알고리즘을 찾는 것을 포함하는 희소 인코딩 및 위상 없는 디코딩 문제로 공식화될 수 있음을 보여줍니다. 압축 위상이 없는 측정의 s-parse 신호. [4] 이 연구에서는 Singer 완전 차 집합을 통해 배열 준순환(QC) LDPC 코드를 기반으로 하는 새로운 종류의 결정적 희소 감지 행렬을 구성하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. [5] 보다 구체적으로, 관심 문제는 희소 감지 매트릭스와 압축 위상이 없는 측정에서 희소 신호의 지원 및 크기를 복구하기 위한 효율적인 복구 알고리즘을 찾는 것과 관련됩니다. [6] 우리는 행당 몇 개의 0이 아닌 항목이 있는 희소 행렬과 신호를 효율적으로 캡처하기 위한 조밀한 기본 행렬로 구성된 견고한 구조의 희소 감지 행렬 설계를 고려합니다. [7] 이 논문에서는 처음으로 (음수가 아닌) 정수 항목이 있는 희소 감지 행렬 클래스에 초점을 맞춥니다. [8]