Revista: | Dyna (Medellín) |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000386556 |
ISSN: | 0012-7353 |
Autores: | Astaiza Hoyos, Evelio1 Jojoa Gómez, Pablo Emilio2 Bermúdez Orozco, Héctor Fabio1 |
Instituciones: | 1Universidad del Quindío, Facultad de Ingeniería, Armenia, Quindío. Colombia 2Universidad del Cauca, Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, Popayán, Cauca. Colombia |
Año: | 2015 |
Periodo: | Ago |
Volumen: | 82 |
Número: | 192 |
Paginación: | 203-220 |
País: | Colombia |
Idioma: | Español |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | Sensado Compresivo (SC) es un nuevo paradigma para la adquisición y procesamiento de señales, el cual integra muestreo, compresión, reducción de dimensionalidad y optimización, lo cual ha captado la atención de una gran cantidad de investigadores; SC permite realizar la reconstrucción de señales dispersas en algún dominio a partir de un conjunto de mediciones que podrían denominarse incompletas debido a que la tasa a la cual la señal es muestreada es mucho menor que la tasa de Nyquist. En este artículo se presenta una aproximación metodológica para abordar problemas en el ámbito del procesamiento de señales desde la perspectiva de SC |
Resumen en inglés | Compressive Sensing (CS) is a new paradigm for signal acquisition and processing, which integrates sampling, compression, dimensionality reduction and optimization, which has caught the attention of a many researchers; SC allows the reconstruction of dispersed signals in a given domain from a set of measurements could be described as incomplete, due to that the rate at which the signal is sampled is much smaller than Nyquist's rate. This article presents an approach to address methodological issues in the field of processing signals from the perspective of SC |
Disciplinas: | Ingeniería |
Palabras clave: | Ingeniería de telecomunicaciones, Procesamiento de señales, Optimización, Sensado compresivo, Muestreo |
Keyword: | Engineering, Telecommunications engineering, Signal processing, Optimization, Compressive sensing, Sampling |
Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) |