稀疏表示 Sparse Representation 在自動控制 動態系統等領域有哪些應用?

時間 2021-05-05 19:53:34

1樓:李燕妮

近十幾年來,稀疏(sparsity)已經成為訊號處理及其應用領域中處於第一位的概念之一。近來,研究人員又致力於過完備(overcomplete)訊號表示的研究。這種表示不同於許多傳統的表示。

因為它能提供乙個廣闊範圍的生成元素(atoms)。而冗餘(redundant)訊號表示的魅力正在於其能經濟地(緊緻)的表示一大類訊號。對稀疏性的興趣源自於新的抽樣理論-壓縮感測(compressed sensing)的發展,壓縮感測是夏農取樣理論的一種替代,其利用訊號本身是稀疏的這一先驗,而夏農理論是設計用於頻率頻寬有限的訊號的。

通過建立取樣和稀疏的直接聯絡,壓縮感測在大量的科學領域,如編碼和資訊理論,訊號和影象採集處理,醫學成像,及地理和航天資料分析等都得到應用。壓縮感測的另一貢獻是許多傳統的逆問題,如斷層影象重建,可以看作壓縮感測問題。這類病態(ill-posed)問題需要正則化。

壓縮感測對尋求係數性解的方法給出了強大的理論支援。

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