| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Elektronika |
| Nosaukums |
"Kompresīvās detektēšanas metodes pielietojums signālu diskretizācijas, analīzes un rekonstrukciju uzdevumos" |
| Nosaukums angļu valodā |
"Methods of Compressed Sensing Technology in Signal Sampling, Analysis and Reconstruction" |
| Struktūrvienība |
13300 Mikroviļņu inženierijas un elektronikas institūts |
| Darba vadītājs |
Aleksandrs Ribakovs |
| Recenzents |
E.Beķeris |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
retināts vektors, mērījumu matrica, kompresīvā detektēšana, l1-minimizācija, spektra noplūde |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
parse vector, sparse recovery, compressed sensing, off-the-grid, l1-minimizations |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2014 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
10.06.2014 08:45:34 |
