Abstract-Compressive sensation är en ny signalinköpsteknik med potential att minska antalet mätningar som krävs för att förvärva signaler som är glesa eller kompresserbara på något sätt. I stället för en enhetlig provtagning av signalen beräknar kompressiv avkänning inre produkter med en randomiserad lexikon över testfunktioner. Signalen återvinns sedan genom en konvex optimering som säkerställer att den återvunna signalen både överensstämmer med mätningarna och är gles. Kompressiv avkänningsrekonstruktion har visat sig vara robust till flernivåkvantisering av mätningarna, där rekonstruktionsalgoritmen modifieras för att återställa en gles signal som överensstämmer med kvantiseringsmätningarna. I detta dokument överväger vi det begränsande fallet med 1-bitarsmätningar, som endast bevarar teckeninformationen för de slumpmässiga mätningarna. Även om det är möjligt att rekonstruera med hjälp av klassisk kompressiv avkänning metod genom att behandla 1-bitars mätningar som ±1 mätvärden, i detta papper vi omformulera problemet genom att behandla 1-bitars mätningar som tecken begränsningar och ytterligare begränsa optimeringen för att återställa en signal på enheten sfären. På så sätt återvinns den glesa signalen inom en skalfaktor. Vi visar att detta tillvägagångssätt presterar betydligt bättre jämfört med de klassiska kompressiva avkänningsmetoderna, även när signalen blir mindre gles och när antalet mätningar ökar.
Sparnessbaserad 1-bitars kompressiv avkänning: Ramverket för 1-bitars kompressiv avkänning (CS) introducerades och studerades i REF.
1-Bit compressive sensing
{'venue': '2008 42nd Annual Conference on Information Sciences and Systems', 'journal': '2008 42nd Annual Conference on Information Sciences and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}