여러 논문들의 주제로 등장하는 Compressed Sensing (CS) 관련 검색 결과이다.
(아쉽게도 아직 모르는 부분이 많아서 결과적으로 포스팅하기엔 내용이 부족하다)
먼저 signal의 "Sparsity" 개념을 알아야 한다.
"Sparsity" 라는 개념은 어떤 matrix 나 array가 대부분 zero인 element를 가질 때를 말한다.
위의 그림을 보면 알겠지만 위의 matrix는 26개의 zero 성분과 9개의 non-zero성분을 갖고 있으므로
"74%의 sparsity를 갖는다" 라고 할 수 있다.
Compressed Sensing은 signal reconstruction 기법 중 하나이다.
CS는 signal의 sparsity를 이용해서 기존의 nyquist sampling theorem보다 훨씬 적은 sample 수로 signal reconstruction 하는 것이다.
(계속 포스팅)
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