TAILIEUCHUNG - Digital Signal Processing Handbook P25

Signal recovery has been an active area of research for applications in many different scientific disciplines. A central reason for exploring the feasibility of signal recovery is due to the limitations imposed by a physical device on the amount of data one can record. For example, for | Podilchuk C. Signal Recovery from Partial Information Digital Signal Processing Handbook Ed. Vijay K. Madisetti and Douglas B. Williams Boca Raton CRC Press LLC 1999 1999 by CRC Press LLC 25 Signal Recovery from Partial Information Christine Podilchuk Bell Laboratories Lucent Technologies Introduction Formulation of the Signal Recovery Problem Prolate Spheroidal Wavefunctions Least Squares Solutions WienerFiltering The Pseudoinverse Solution Regularization Techniques Signal Recovery using Projection onto Convex Sets POCS The POCS Framework Row-Based Methods Block-Based Methods Image Restoration Using POCS References Introduction Signal recovery has been an active area of research for applications in many different scientific disciplines. A central reason for exploring the feasibility of signal recovery is due to the limitations imposed by a physical device on the amount of data one can record. For example for diffractionlimited systems the finite aperture size of the lens constrains the amount of frequency information that can be captured. The image degradation is due to attenuation of high frequency components resulting in a loss of details and other high frequency information. In other words the finite aperture size of the lens acts like a lowpass filter on the input data. In some cases the quality of the recorded image data can be improved by building a more costly recording device but many times the required condition for acceptable data quality is physically unrealizable or too costly. Other times signal recovery may be necessary is for the recording of a unique event that cannot be reproduced under more ideal recording conditions. Some of the earliest work on signal recovery includes the work by Sondhi 1 and Slepian 2 on recovering images from motion blur and Helstrom 3 on least squares restoration. A sampling of some of the signal recovery algorithms applied to different types of problems can be found in 4 21 . Further

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Năng lượng
• Cơ khí chế tạo máy
• Điện – điện tử
• Kiến trúc xây dựng
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• Sửa chữa thiết bị tự động hóa
• Thiết bị tự động hóa
• Giáo trình Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Thiết bị đo lường tự động hóa
• Dầu bôi trơn
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa