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Compressed Sensing (WiSe 2012/13)

Veranstaltungsnummer: 011226

Inhalt der Veranstaltung

"Compressed Sensing" ist eine neue mathematische Theorie der Datenerfassung in der Signal- und Bildverarbeitung. Zugrunde liegt die Idee, dass die Daten (Signale, Bilder, usw) in einer passenden Basis als Linearkombinationen von wenigen Vektoren dargestellt werden koennen, obwohl die in einem hochdimensionalen Raum leben. Daher sollte man diese Daten auch mit wenigen linearen Messungen rekonstruieren koennen.
Die aktuelle Theorie des compressed sensing geht auf Emanuel Candes und Terence Tao (Fieldsmedaille 2006) und David Donoho zurueck und ist ein interdisziplinaeres Gebiet zwischen reiner und angewandter Mathematik, verschiedenen Ingenieurwissenschaften und der Statistik geworden. Viele Protagonisten glauben, dass Compressed Sensing eine Revolution in der Messung, Verarbeitung und Speicherung von digitalen Signalen bedeutet.
In der Vorlesung sollen die Grundlagen dieser modernen wissenschaftlichen Entwicklung vorgestellt werden.

Erforderliche Vorkenntnisse

• Lineare Algebra

Veranstalter

PD Dr. M. Charina

Downloads

• Übungsblätter: Blatt 1,Blatt 2,

Literaturangaben

• Compressed sensing: Theory and Applications, M. Davenport, M. Duarte, Y. Eldar, G. Kutyniok, Cambridge University Press, 2012
• Michael Elad, Sparse and redundant representations, Springer 2010.
• Compressed-Sensing-Webseite