Kompressiv sensation (CS) har utlöst en enorm forskningsverksamhet sedan dess första framträdande. CS utnyttjar signalens gleshet eller kompressibilitet i en viss domän och integrerar komprimering och förvärv av data. Medan konventionell CS-teori bygger på data representation i form av vektorer, många datatyper i olika tillämpningar såsom färgavbildning, videosekvenser, och multi-sensornätverk, är i sig representeras av högre-order tensorer. Tillämpning av CS på högre ordning data representation utförs normalt genom konvertering av data till mycket långa vektorer som måste mätas med hjälp av mycket stora provtagningsmatriser, vilket innebär en enorm beräknings- och minnesbörda. I detta dokument föreslår vi Generalized Tensor Compressive Sensing (GTCS)-ett enhetligt ramverk för kompressiv avkänning av högorder tensorer. GTCS erbjuder ett effektivt sätt för representation av flerdimensionella data genom samtidig förvärv och komprimering från alla tensor-lägen. Dessutom jämför vi den föreslagna metodens prestanda med Kronecker compressive sensation (KCS). Vi demonstrerar experimentellt att GTCS överträffar KCS både i fråga om noggrannhet och hastighet.
En generaliserad tensorkompressiv avkänningsmetod (GTCS) för högre tensorer har föreslagits i REF.
Generalized tensor compressive sensing
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}