Vi studerar den genomsnittliga förvrängning som introduceras av skalära, vektor och entropikodad kvantisering av mätningar av kompressiv avkänning (CS). Det asymptotiska beteendet hos de underliggande kvantiseringsschemana kvantifieras antingen exakt eller karakteriseras via gränser. Vi anpassar två riktmärken CS rekonstruktionsalgoritmer för att hantera kvantiseringsfel, och empiriskt visar att dessa metoder avsevärt minskar rekonstruktionsförvrängningen jämfört med standard CS-teknik.
Den genomsnittliga förvrängning som införs av skalära, vektor och entropikodad kvantisering av CS studeras av Dai et al. Hoppa över det.
Quantized Compressive Sensing
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}