Howtosignalprocessing
- ¿Qué es la escasez en el procesamiento de señales??
- Lo que se entiende por representación escasa?
- Por qué y cuándo usamos una representación escasa?
¿Qué es la escasez en el procesamiento de señales??
Una señal se considera escasa si la mayor parte de su información está contenida dentro de unas pocas muestras distintas de cero. En consecuencia, un algoritmo de reconstrucción de señal tiene que encontrar un vector disperso que mejor represente la señal medida. Muchos algoritmos para resolver este problema se basan en la optimización de la norma L1.
Lo que se entiende por representación escasa?
Las representaciones escasas tienen la intención de representar señales con la menor cantidad de coeficientes significativos posibles. Esto es importante para muchas aplicaciones, como por ejemplo, compresión. Cuando se usa wavelets, con frecuencia se nota que se puede obtener una gran tasa de compresión, con una pérdida de información casi innotable.
Por qué y cuándo usamos una representación escasa?
La representación escasa atrae una gran atención, ya que puede guardar significativamente los recursos informáticos y encontrar las características de los datos en un espacio de baja dimensión. Por lo tanto, se puede aplicar ampliamente en campos de ingeniería, como el aprendizaje del diccionario, la reconstrucción de señales, la agrupación de imágenes, la selección de características y la extracción.
