| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Electronics |
| Title in original language |
"Kompresīvās detektēšanas metodes pielietojums signālu diskretizācijas, analīzes un rekonstrukciju uzdevumos" |
| Title in English |
"Methods of Compressed Sensing Technology in Signal Sampling, Analysis and Reconstruction" |
| Department |
Institute of Microwave Engineering and Electronics |
| Scientific advisor |
Aleksandrs Ribakovs |
| Reviewer |
E.Beķeris |
| Abstract |
Dotajā darbā tiek pētīti kompresīvas detektēšanas metodes (Compressed Sensing) signālu apstrādē. Galvenokārt darbā tiek apskatīti viendimensionāli signāli, spektri, jeb signālu reprezentācija frekvenču apgabalā (kā arī citos apgabalos). Darbā ir apskatīti visi signālu apstrādes galvenie etapi (saistībā ar kompresīvo detektēšanas metodēm): signāla mērīšana ar mērījuma matricas palīdzību; nepieciešamie pārveidojumi un iegūto ieejas datu apstrāde; signāla rekonstrukcija uz šo pārveidojumu pamata.
Lielāko darba daļu aizņem jautājums par retināta signāla rekonstrukciju, kurš ir reprezentēts vektoru veidā (sparse vector), kurš tiek iegūts kompresīva mērījuma rezultātā. Atjaunošana notiek ar atjaunošanas retinātas mērījuma matricas palīdzību (sparse recovery matrix). Darbā ir apskatīta jau tradicionāla vektora signāla l1 normas minimizācijas metode kā viena no izplatītākām signālu atjaunošanas metodēm Compressed Sensing nozarē. Īpaša uzmanība tiek veltīta signāla atjaunošanas problēmai, ja pastāv off-the-grid problēma, kad l1 minimizācijas metodes neļauj iegūt apmierinošus rezultātus. Piedāvāts algoritms, kurš, ja ir zināma (apriori) nepieciešama informācija par ieejas signālu (šī prasība ir nepieciešama visos CS tehnoloģijas izmantošanas gadījumos) ļauj dažos gadījumos ļoti precīzi atjaunot ieejas signālu. Darbā tiek aprakstīta kā dažādu algoritmu teorētiskā analīze, tā arī skaitlisko eksperimentu rezultāti, kā arī visu aprakstīto darbā algoritmu realizācija MATLAB kodu veidā, kuri atrodas atbilstošos pielikumos.
Darbā: 80 lpp. teksts, 26 attēli, 1 tabula, 24 nosaukumu informācijas avoti, 5 pielikumi. |
| Keywords |
retināts vektors, mērījumu matrica, kompresīvā detektēšana, l1-minimizācija, spektra noplūde |
| Keywords in English |
parse vector, sparse recovery, compressed sensing, off-the-grid, l1-minimizations |
| Language |
lv |
| Year |
2014 |
| Date and time of uploading |
10.06.2014 08:45:34 |
