Análise de algoritmos para reconstrução de sinais esparsos na amostragem compressiva.

• Autor(a) principal: SOARES, Ítalo Rodrigo Monte.
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17566
• topic: Amostragem compressiva; Aquisição de sinais; Critério de Nyquist; Sinais esparsos; Recuperação do sinal esparso; Análise de algoritmos; Basis Pursuit; Matching Pursuit; Orthogonal Matching Pursuit; Espaço vetorial; Sinais no espaço vetorial - representação; Compressive sampling; Acquisition of signals; Nyquist criterion; Sparse signs; Sparse signal recovery; Analysis of algorithms; Basis Pursuit; Matching Pursuit; Orthogonal Matching Pursuit; Vector space; Signs in vector space - representation; Engenharia Elétrica.

A Amostragem Compressiva é um novo paradigma de aquisição de sinais. Ela busca solucionar uma ineficiência no processo de amostragem baseada no critério de Nyquist seguido da compressão, que captura um grande número de amostras, mas grande parte desses dados são descartados na compressão. A Amostragem Compressiva só pode ser realizada se o sinal for esparso. Os dois pontos básicos nessa nova teoria são como adquirir o sinal, tornando-o esparso antes, e como realizar a recuperação desse sinal. Neste trabalho vamos focar nesse segundo item, a recuperação do sinal esparso. Para isso, analisamos três algoritmos, o Basis Pursuit, o Matching Pursuit e o Orthogonal Matching Pursuit.