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Problèmes d'échantillonnage épars

13.02.10

  17:04:15 par admin, Catégories: lien vers le site de Hiramash, maths, Fondements théoriques

Un échantillonnage, au sens "traitement du signal", se fait à cadence régulière. Malheureusement, les contingences industrielles amènent à acquérir les données quand elles se présentent, sous forme d'événements et "d'interruptions processeur". Quand on utilisait des cadences régulières d'échantillonnage, cette particularité-là ouvrait la porte à plusieurs théorèmes dont le "pythagore" détourné de son emploi géométrique originel, tandis que l'on traitait les interruptions (l'inattendu) dans un circuit spécial.
Une autre problématique d'échantillonnage se présente lorsqu'on cherche à estimer une variable sur une population sans avoir les moyens ni le temps d'effectuer la collecte sur toute la population. On a alors recours à l'analyse séquentielle de la "famille algorithmique Monte-Carlo".
Là, c'est différent, c'est une techno algorithmique qui semble émerger, il s'agit de "compressive sensing". Traduction des premières lignes :

"Compressed sensing" ou "Compressing sensing" est au sujet de l'acquisition d'un signal épars de la manière la plus efficace (sous-échantillonnage) à l'aide d'une base (NDT : vectorielle, peut-être) de "projection incohérente" (NDT : cohérence au sens temporel).

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