Denna version finns på https://strathprints.strath.ac.uk/65348/ Strathprints är utformad så att användarna kan få tillgång till forskningsutgången från universitetet i Strathclyde. Om inte annat uttryckligen anges på manuskriptet behålls Copyright © and Moral Rights for the papers on this site av de enskilda upphovsmännen och/eller andra upphovsrättsinnehavare. Kontrollera att manuskriptet innehåller uppgifter om alla andra licenser som kan ha tillämpats. Du får inte ägna dig åt ytterligare distribution av materialet för någon vinstbringande verksamhet eller någon kommersiell vinst. Du kan fritt distribuera både url (https://strathprints.strath.ac.uk/) och innehållet i denna uppsats för forskning eller privata studier, utbildning, eller icke-vinstdrivande ändamål utan föregående tillstånd eller kostnad. All korrespondens rörande denna tjänst ska skickas till Strathprints-administratören: strathprints@strath.ac.uk Strathprints institutionella arkiv (https://strathprints.strath.ac.uk) är ett digitalt arkiv för forskningsresultat från University of Strathclyde. Det har utvecklats för att sprida forskningsresultat om öppen tillgång, avslöja data om dessa resultat och möjliggöra hantering och ihållande tillgång till Strathclydes intellektuella produktion. En probabilistisk kompressiv sensorram med tillämpningar för ultraljudssignalbehandling Fältet Compressive Sensing (CS) har tillhandahållit algoritmer för att rekonstruera signaler från ett mycket lägre antal mätningar än vad som anges i Nyquist-Shannon-teorin. Det finns två grundläggande begrepp som ligger till grund för CS-området. Den första är användningen av slumpmässiga omvandlingar för att projicera högdimensionella mätningar på en mycket lägredimensionell domän. Den andra är användningen av sparsam regression för att rekonstruera den ursprungliga signalen. Detta förutsätter att en gles representation finns för denna signal i någon känd domän, manifesterad av en ordbok. Den ursprungliga formuleringen för CS anger användningen av en l 1 bestraffad regressionsmetod, Lasso. Även om detta har fungerat bra i litteraturen, lider det av två huvudsakliga nackdelar. För det första måste sparsamhetsnivån anges av användaren, eller avstämmas med hjälp av suboptimala metoder. För det andra, och viktigast av allt, är Lasso inte probabilistisk; det kan inte kvantifiera osäkerheten i signalrekonstruktionen. Syftet med detta dokument är att ta itu med dessa två frågor; det utgör en ram för att utföra kompressiv analys baserad på sparsamt Bayesiskt lärande. I det föreslagna ramverket införs särskilt användningen av Relevance Vector Machine (RVM), en etablerad gles kärnregressionsmetod, som ett steg i signalrekonstruktionen inom standardmetoden för CS. Detta ramverk är utvecklat inom ramen för ultraljudssignalbehandling i åtanke, och därför presenteras exempel och resultat av kompression och rekonstruktion av ultraljudspulser. Ordboken lärande strategi är nyckeln till en framgångsrik tillämpning av alla CS ramverk och ännu mer så i den probabilistiska inställning som används här. Därför ingår också en detaljerad diskussion om detta steg i dokumentet. De viktigaste bidragen i detta dokument är en ram för en Bayesian strategi för kompressiv sensation som är beräkningseffektiv, tillsammans med en diskussion om osäkerhet kvantifiering i CS och olika strategier för ordbok lärande. Metoderna visas på ett exempel dataset från insamlade från en rymdkompositpanel. Att kunna kvantifiera osäkerheten vid signalrekonstruktionen visar att detta ökar i takt med att komprimeringsnivån ökar. Detta är viktigt när man beslutar om lämpliga kompressionsnivåer, eller om man ska lita på en rekonstruerad signal i tillämpningar av ingenjörskonst och vetenskapligt intresse.
Relevans vektormaskin REF föreslogs som ett ramverk för behandling av glesa ultraljudssignaler.
A probabilistic compressive sensing framework with applications to ultrasound signal processing
{'venue': None, 'journal': 'Mechanical Systems and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}