जैसे @sansuiso ने कहा, संपीड़ित संवेदन संकेतों को प्राप्त करने का एक तरीका है जो कि कुशल होता है यदि सिग्नल विरल या संकुचित होते हैं।
संपीड़ित सेंसिंग कुशल है क्योंकि सिग्नल बहुसंकेतन हैं, इसलिए मल्टीप्लेक्स नमूनों की संख्या (जिन्हें माप कहा जाता है) शैनन-नेक्विस्ट द्वारा आवश्यक नमूनों की संख्या से छोटी है जहां सिग्नल पर कोई मजबूत धारणाएं नहीं हैं।
नीरव मामले में, यह दिखाया जा सकता है कि कंप्रेसिव सेंसिंग रिकंस्ट्रक्शन सॉल्वर एक सटीक समाधान को पुनर्प्राप्त कर सकता है।
संपीड़ित मामले में, कड़ाई से विरल मामले के विपरीत, यह दिखाया जा सकता है कि पुनर्निर्माण त्रुटि बाध्य है।
और हाँ अधिकांश संकेत, जिनमें अल्ट्रासाउंड भी शामिल हैं, या तो विरल या संपीड़ित हैं। यह आमतौर पर शब्दकोष का पता लगाने के लिए नीचे आता है जहां सिग्नल विरल है। डोमेन विशेषज्ञ आमतौर पर इन बातों को जानते हैं।
आपके पास दिलचस्प सवाल यह है: कल्पना करें कि आपके पास एक गैर-विरल संकेत है और फिर इसे विरल बनाने के लिए शून्य जोड़ें और फिर उस सिग्नल को नमूना करने के लिए संपीड़ित संवेदन का उपयोग करें, क्या यह सीधे पूर्ण सिग्नल का नमूना लेने से बेहतर नहीं होगा?
जवाब न है।
यह पता चला है कि जिन नमूना आवश्यकताओं के लिए CS कार्य को मूल (पूर्ण / गैर-शून्य) सिग्नल का पूर्ण नमूना प्रदर्शन करने की तुलना में अधिक घुसपैठ की आवश्यकता होती है। दूसरे शब्दों में, आवश्यक सीएस माप की संख्या संकेतों में गैर-शून्य तत्वों की संख्या से अधिक होगी। संकेत को परिभाषित करके, आप इस उद्देश्य के बारे में जानकारी खो रहे हैं कि संकेत कहाँ समर्थित है (यानी गैर-शून्य)। कंप्रेसिव सेंसिंग और अटेंडेंट रीकंस्ट्रक्शन सॉल्वर्स का कठिन हिस्सा उस स्थान का पता लगाना है जहाँ सिग्नल के वे शून्य तत्व रहते हैं: यदि आप उन गैर शून्य तत्वों के स्थानों को पहले से जानते हैं, तो कम कुशल विधि पर जाने की आवश्यकता नहीं है उस संकेत का नमूना लेना। वास्तव में, एक संकेत के गैर-शून्य तत्वों का स्थान खोजना यही कारण है कि हम एनपी-हार्ड के संकुचित होने के बारे में बात करते हैं,
मुझे इसे कुछ अन्य तरीके से करने दें: मान लें कि एक सिग्नल में K गैर शून्य घटक हैं। यदि आप इन K तत्वों का स्थान जानते हैं, तो आपको अपना संकेत जानने के लिए केवल K जानकारी की आवश्यकता है। यदि आप सिग्नल में कहीं भी शून्य जोड़ते हैं और आकार N के उस सिग्नल को बनाते हैं, तो आपको अब पारंपरिक नमूने या O (Klog (K / N)) के माध्यम से सिग्नल को कई बार संपीड़ित संवेदी दृष्टिकोण के साथ नमूना करने की आवश्यकता है। चूंकि O (Klog (K / N)> K, गैर शून्य तत्वों के स्थान के बारे में जानकारी खोने से नमूने / माप का एक बड़ा सेट प्राप्त हुआ है।
आप इस विषय पर मेरे छोटे से ब्लॉग को पढ़ने में दिलचस्पी ले सकते हैं:
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