|
|
|
||
Představíme základní koncepty teorie Compressed Sensing autorů T. Taa, D. Donoha a E. Candese z roku 2006.
Předmět nemusí být vyučován každý rok.
Poslední úprava: Žemlička Jan, doc. Mgr. et Mgr., Ph.D. (17.05.2019)
|
|
||
D. Donoho: Compressed sensing. IEEE Trans. Inform. Theory 52 (2006), no. 4, 1289-1306 E. J. Candès, J. Romberg and T. Tao: Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information. IEEE Trans. Inform. Theory 52 (2006), no. 2, 489-509 H. Boche, R. Calderbank, G. Kutyniok, and J. V.: Survey on Compressed Sensing, to appear in Birkhäuser/Springer S. Foucart, H. Rauhut: A Mathematical Introduction to Compressive Sensing, Springer 2013. Poslední úprava: T_KA (30.04.2015)
|
|
||
Probíraná témata obsahují zejména: sparsity a řešení podurčených systémů lineárních rovnic, basis pursuit, null space property, koherence a restricted isometry property, Gaussovské náhodné matice, Gelfand widths a Johnson- Lindenstraussovo vnoření. Zvláštní důraz bude kladen na interakce tohoto oboru s funkcionální analýzou, numerikou a statistikou. Na cvičeních budeme implementovat algoritmy z přednášky v programu Matlab.
Poslední úprava: T_KA (30.04.2015)
|