Compressive Sampling ()

Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Umfang3 SWS
SemesterSommersemester 2015
Stellung in StudienplänenSiehe TUMonline

Termine

Teilnahmekriterien & Anmeldung

Lernziele

Am Ende der Veranstaltung ist der Student mit den Grundlagen der Parameterschätzung mittels "Compressive Sampling" vertraut. Er kann u.a. auch die behandelten Algorithmen in der Entwicklung bzw. im Entwurf von Signalverarbeitungs- und Schätzverfahren einsetzen.

Beschreibung

ACHTUNG: Wird vorrausichtlich als Blockveranstaltung stattfinden. Termin für eine Zeitliche Planung ist am 21.4 um 15:15 im N4410 Ziel der Vorlesung ist es, die Teilnehmer an "Compressive Sampling" heranzuführen - ein Forschungsgebiet, welches sich insbesondere in den letzten Jahren rasant entwickelt und etabliert hat. Hierbei liegt die Annahme zugrunde, daß aus einer großen Gesamtheit an Parametern letztlich nur eine deutlich geringere - aber unbekannte - Teilmenge die Signale wirklich bestimmen wird. Diese sparse Parametrisierung der Signale ermöglicht es alternative Messverfahren und Algorithmen zu verwenden, welche entscheidend weniger Messungen benötigen als klassische Abtastverfahren (Sampling). Neben einer grundsätzlichen Einführung in diese Theorie werden weitergehende Zusammenhänge zu Gebieten der Geometrie und Approximation vermittelt.

Inhaltliche Voraussetzungen

Lineare Algebra, Mathematisches Interesse, Systemtheorie, Signalbeschreibung im Zeit- und Frequenzbereich, Shannon'sches Abtasttheorem. Folgende Module sollten bereits erfolgreich absolviert worden sein: Mathematik 1-4, Signale, System

Lehr- und Lernmethoden

Tafel

Studien-, Prüfungsleistung

mündliche Abschlußprüfung

Empfohlene Literatur

S. Foucart, H. Rauhut "A mathematical introduction to Compressed Sensing" , Eldar, Y. & Kutyniok, G. "Compressed Sensing: Theory and Applications", R.Baraniuk, E. Candes, Romberg, Davenport - Lecture Notes and Tutorials (on http://dsp.rice.edu/cs) D. Luenberger - "Optimization by vector space methods"

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