Vi anser att problemet med att rekonstruera tidssekvenser av rumsligt glesa signaler (med okända och tidsvarierande gleshetsmönster) från ett begränsat antal linjära "osammanhängande" mätningar, i realtid. Signalerna är glesa i någon transform domän som kallas sparty bas. För en enda rumslig signal tillhandahålls lösningen av Compressed Sensing (CS). Frågan som vi tar upp är, för en sekvens av glesa signaler, kan vi göra bättre än CS, om (a) det glesa mönstret av signalens transformkoefficienter vektor förändras långsamt över tiden, och (b) en enkel tidigare modell på temporal dynamik av dess nuvarande icke-noll element finns tillgänglig. Den övergripande idén med vår lösning är att använda CS för att uppskatta stöduppsättningen för den initiala signalens transformator. I framtiden, kör en reducerad ordning Kalman filter med den nuvarande uppskattade stöd och uppskatta nya tillägg till stödet som genom att tillämpa CS till Kalman innovationer eller filtrering fel (när det är "stor").
Kalman-Filtered Kompressed Sensing (KF-CS) föreslås i REF för att rekonstruera en tidssekvens av rumsligt glesa signaler (t.ex. videoramar).
Kalman Filtered Compressed Sensing
{'venue': '2008 15th IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2008 15th IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}