Den grundläggande principen bakom komprimerad avkänning är att en signal, som är gles under någon grund representation, kan återvinnas från ett litet antal linjära mätningar. Förkunskaper om sparsamhetsgrunden är dock av avgörande betydelse för återhämtningsprocessen. Genom detta arbete introduceras begreppet blind komprimerad avkänning, vilket undviker behovet av att känna till sparsamhetsgrunden i både provtagnings- och återvinningsprocessen. Vi föreslår tre möjliga begränsningar på gleshetsbasis som kan läggas till problemet för att garantera en unik lösning. För varje begränsning, visar vi förutsättningar för unikhet, och föreslår en enkel metod för att hämta lösningen. Vi demonstrerar genom simuleringar att våra metoder kan uppnå resultat som liknar dem för standard komprimerad avkänning, som bygger på förkunskaper om sparsamhet, så länge signalerna är sparsamma nog. Detta erbjuder ett allmänt provtagnings- och återuppbyggnadssystem som passar alla glesa signaler, oavsett sparsamhet, under de förhållanden och begränsningar som presenteras i detta arbete.
Återvinning baserade DL-metoder bygger i huvudsak på begreppen blind komprimerad avkänning REF.
Blind Compressed Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}