De finitadimensionella signalernas gleshet och kompressibilitet är av stort intresse inom områden som t.ex. komprimerad avkänning. Begreppet kompressibilitet utvidgas också till oändliga sekvenser av oberoende identiskt fördelade eller ergodiska slumpvariabler baserade på det observerade felet i deras icke-linjära k-term approximation. I det här dokumentet använder vi entropimåttet för att studera kompressibiliteten hos kontinuerliga och substantiella innovationsprocesser (alternativt känt som vitt buller). Specifikt definierar vi en sådan åtgärd som entropigränsen för den dubbelt kvantifierade (tid och amplitud) processen. Detta är ett verktyg för att jämföra olika innovationsprocessers sammanpressbarhet. Det gör det också möjligt att identifiera en analog av begreppet "entropidimension" som ursprungligen definierades av Rényi för slumpmässiga variabler. Särskild uppmärksamhet ägnas åt stabila och impulsiva Poisson-innovationsprocesser. Här känner våra resultat igen Poissons innovationer som de mer komprimerade med ett entropimått långt under stabila innovationer. Även om detta resultat avviker från tidigare kunskap om kompressibiliteten av impulsiva Poisson lagar jämfört med kontinuerlig fett-tailed fördelningar, vår entropi åtgärd rankar α-stabila innovationer enligt deras svans.
I RID och RDE definieras begreppen RID och RDE i REF genom en försvinnande fin kvantisering av tidsaxeln och amplitudområdet.
How Compressible Are Innovation Processes?
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}