Den nyligen införda teorin om komprimerad sensing (CS) möjliggör rekonstruktion eller approximation av glesa eller kompresserbara signaler från en liten uppsättning osammanhängande projektioner; ofta kan antalet projektioner vara mycket mindre än antalet Nyquist-frekvensprover. I detta dokument visar vi att CS-ramverket är information som är skalbar till ett brett spektrum av statistiska inferensuppgifter. I synnerhet visar vi hur CS-principer kan lösa signaldetekteringsproblem vid inkonsekventa mätningar utan att någonsin rekonstruera signalerna i fråga. Vi studerar specifikt fallet med signaldetektering i stark inferens och buller och föreslår en inkonsekvent detektion och uppskattning Algoritm (IDEA) baserad på Matching Pursuit. Antalet mätningar och beräkningar som krävs för en framgångsrik upptäckt med hjälp av IDEA är betydligt lägre än det som krävs för en lyckad återuppbyggnad. Simuleringar visar att IDEA är mycket motståndskraftig mot stark interferens, additivt buller och mätkvantisering. Vid kombination med slumpmässiga mätningar är IDEA tillämpligt på ett brett spektrum av olika signalklasser.
De visade att CS ramverket är information skalbar till ett mycket bredare spektrum av statistiska inferens uppgifter REF.
Sparse Signal Detection from Incoherent Projections
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing Proceedings', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}