Abstract-Compressed sensing är en ny teknik för att förvärva glesa signaler med få mätningar. Normalt använder komprimerad avkänning slumpmässiga projektioner som mätningar. Här designar vi deterministiska mätningar och en algoritm för att åstadkomma signalåterställning med beräkningseffektivitet. En mätmatris är utformad med kvittsekvenser som bildar kolonnerna. Chirps används eftersom en effektiv metod med hjälp av FFT kan återställa parametrarna för en liten superposition. Vi visar empiriskt att denna typ av matris är giltig som komprimerade mätningar. Detta görs genom en jämförelse med slumpmässiga projektioner och en modifierad reducerad isometry egenskap. Dessutom, genom att implementera vår algoritm, simuleringar visar framgångsrik återhämtning av signaler med gleshetsnivåer som liknar dem som är möjliga genom att matcha Pursuit med slumpmässiga mätningar. För tillräckligt sparsamma signaler återvinner vår algoritm signalen med beräkningskomplex O(K log K) för K-mätningar. Detta är en betydande förbättring jämfört med befintliga algoritmer.
I REF är en N ×N 2-mätmatris utformad med chirpsekvenser som bildar kolonnerna, dvs.
Chirp sensing codes: Deterministic compressed sensing measurements for fast recovery
{'venue': 'in in Applied and Computational Harmonic Analysis', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}