Resumen

La detección compresiva ha surgido como un área que abre nuevas perspectivas en la adquisición y el procesamiento de señales. Se presenta como una alternativa a la teoría tradicional del muestreo, que trata de reducir el número de muestras necesarias para reconstruir con éxito la señal. En la práctica, el objetivo de la detección compresiva es ahorrar recursos de detección, transmisión y capacidad de almacenamiento, así como facilitar el procesamiento de señales cuando no se dispone de determinados datos. Para ello, la detección compresiva se basa en algoritmos matemáticos que resuelven el problema de la reconstrucción de datos a partir de un número muy reducido de mediciones explorando las propiedades de escasez e incoherencia. Por lo tanto, este concepto incluye los procedimientos de optimización destinados a proporcionar la solución más dispersa en un dominio de representación adecuado. Este trabajo, por lo tanto, ofrece un estudio de la idea y los requisitos previos de la detección compresiva, junto con los métodos de reconstrucción utilizados habitualmente. Además, la formulación del problema de la detección compresiva se considera en aplicaciones de procesamiento de señales asumiendo algunos de los dominios de transformación comúnmente utilizados, a saber, el dominio de la transformada de Fourier, el dominio de la transformada polinómica de Fourier, el dominio de la transformada de Hermite y el dominio combinado de tiempo-frecuencia.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Detección compresiva; adquisición de señales; procesamiento de señales; teoría de muestreo tradicional; dispersión; incoherencia.
• Keywords:Compressive sensing; signal acquisition; signal processing; traditional sampling theory; sparsity; incoherence