Métodos de sensado comprensivo (SC)
Los métodos de sensado compresivo, modifican una señal que va a ser transmitida para que se pueda enviar de una manera más eficiente. Actualmente, para la compresión de los datos se utiliza el método conocido de Shannon/Nyquist, el cual realiza al menos un doble muestreo al momento de compri...
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| Main Authors: | , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Trabajo recepcional licenciatura |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2017
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.11961/3007 |
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| Summary: | Los métodos de sensado compresivo, modifican una señal que va a ser transmitida para que
se pueda enviar de una manera más eficiente.
Actualmente, para la compresión de los datos se utiliza el método conocido de
Shannon/Nyquist, el cual realiza al menos un doble muestreo al momento de comprimir,
obteniendo una representación de la señal en función de la frecuencia; el uso de dicho
método genera un gasto excesivo de recursos si la señal original es esparcida e incoherente.
El método de Sensado Compresivo, sugiere que se realice una sola tasa de muestreo
que genere una señal escasa, que contenga la información suficiente para poder reconstruir
la señal original.
El presente documento, se desarrolló bajo el uso de tres diferentes métodos de
sensado compresivo, los cuales fueron evaluados, con una señal aleatoria, dejando abierto
la posibilidad de elegir el tipo de ámbito de la señal a utilizar, donde la misma sea esparcida
e incoherente y poder aplicarse así a cualquier área.
Finalizando la investigación, se muestran los resultados de la evaluación a los
algoritmos con lo cual se puede se decir que se logró alcanzar el objetivo principal al poder
determinar el desempeño de cada algoritmo, en cuánto a rapidez y la capacidad de
reconstrucción de la señal, realizando una comparación experimental de los 3 diferentes
algoritmos puestos a prueba. |
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