Det nyligen införda ramverket för kompressiv avkänning (CS) gör det möjligt för digitala signalinsamlingssystem att dra nytta av signalstrukturer bortom bandbegränsadhet. Antalet CS-mätningar som krävs för en stabil återuppbyggnad ligger närmare signalens komplexitet än Nyquist-frekvensen. Hittills har CS-teorin fokuserat på verkligt värderade mätningar, men i praktiken kartläggs mätningarna till bitar från ett finit alfabet. I många potentiella tillämpningar begränsas dessutom det totala antalet mätbitar, vilket tyder på en avvägning mellan antalet mätningar och antalet bitar per mätning. Vi studerar denna situation i detta dokument och visar att det finns två olika driftssystem som motsvarar förhållandet mellan hög och låg signal och buller (SNR). I systemet med mätningskompression (MC) föredrar ett högt SNR att få färre mätningar med fler bitar per mätning; i systemet med kvantiseringskompression (QC) föredrar ett lågt SNR fler mätningar med färre bitar per mätning. En överraskning från vår analys och experiment är att det i många praktiska tillämpningar är bättre att arbeta i QC-regimen, även att förvärva så få som 1 bit per mätning.
Laska och Baraniuk studerade avvägningen mellan antalet mätningar och kvantiseringsnoggrannheten REF och visade att känsligheten hos återuppbyggnadsnoggrannheten för kvantiseringsbullret varierar dramatiskt med kompressionsförhållandet.
Regime Change: Bit-Depth versus Measurement-Rate in Compressive Sensing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}