Abstract-Vi studerar distribuerad provtagning och centraliserad rekonstruktion av två korrelerade signaler, modellerade som ingång och utgång av en okänd gles filtrering operation. Detta liknar en Slepian-Wolf setup, men i provtagning snarare än förlustfri kompression fall. Två olika scenarier övervägs: När det gäller den universella återuppbyggnaden letar vi efter en avkännings- och återhämtningsmekanism som fungerar för alla möjliga signaler, medan vi i det vi kallar nästan säker rekonstruktion tillåter en liten uppsättning (med mått noll) av oåtervinnbara signaler. Vi härleder achiefability gränser för antalet prover som behövs för båda scenarierna. Våra resultat visar att endast i den nästan säkra installationen kan vi effektivt utnyttja signal korrelationerna för att uppnå effektiva vinster i provtagningseffektivitet. Utöver ovanstående teoretiska analys föreslår vi en effektiv och robust distribuerad provtagnings- och rekonstruktionsalgoritm baserad på förintande filter. Vi utvärderar resultatet av vår metod i ett syntetiskt scenario, och två praktiska tillämpningar, inklusive distribuerad ljudprovtagning i binaurala hörapparater och en effektiv uppskattning av rummet impuls svar. De numeriska resultaten bekräftar den föreslagna algoritmens effektivitet och robusthet i både syntetiska och praktiska konfigurationer.
Författare i REF-modellen korrelationen av två signaler genom att anta att den ena är relaterad till den andra genom en okänd gles filtrering.
Distributed Sampling of Signals Linked by Sparse Filtering: Theory and Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}