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| 전산물리학:압축_센싱 [2021/12/17 19:48] – [참고문헌] admin | 전산물리학:압축_센싱 [2024/07/24 11:17] (current) – admin | ||
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| Line 9: | Line 9: | ||
| =====코드 구현===== | =====코드 구현===== | ||
| 아래는 참고문헌 항목 중 codeproject.com에 있는 Matlab 코드를 python으로 옮긴 것이다. | 아래는 참고문헌 항목 중 codeproject.com에 있는 Matlab 코드를 python으로 옮긴 것이다. | ||
| - | <Code:python> | + | <code:python> |
| from __future__ import print_function, | from __future__ import print_function, | ||
| from numpy import zeros, | from numpy import zeros, | ||
| Line 37: | Line 37: | ||
| plot(xp-x) | plot(xp-x) | ||
| show() | show() | ||
| - | </Code> | + | </code> |
| 신호의 길이는 $N=256$인데 이 중 $P=5$개 지점에서만 0이 아닌 값을 가진다. 이 신호는 그런 의미에서 ' | 신호의 길이는 $N=256$인데 이 중 $P=5$개 지점에서만 0이 아닌 값을 가진다. 이 신호는 그런 의미에서 ' | ||
| Line 56: | Line 56: | ||
| 코드는 다음처럼 작성할 수 있다. | 코드는 다음처럼 작성할 수 있다. | ||
| - | <Code:python> | + | <code:python> |
| from __future__ import print_function, | from __future__ import print_function, | ||
| from math import pi | from math import pi | ||
| Line 97: | Line 97: | ||
| plot(x_rec, " | plot(x_rec, " | ||
| show() | show() | ||
| - | </Code> | + | </code> |
| 코드의 실행 결과는 아래 그림들처럼 나온다. | 코드의 실행 결과는 아래 그림들처럼 나온다. | ||
| Line 104: | Line 104: | ||
| 첫 번째 그림은 원래 신호와 그 신호를 추출하기 위해서 무작위로 고른 위치들을 보여준다. 두 번째 그림은 원래 신호(실선)와 복원된 신호(점)를 보여주고 있다. 새넌-나이키스트 정리에서 요구하는 것보다 적은 수의 점을 추출했음에도 불구하고 복원된 신호는 원래 신호와 상당히 가깝다. | 첫 번째 그림은 원래 신호와 그 신호를 추출하기 위해서 무작위로 고른 위치들을 보여준다. 두 번째 그림은 원래 신호(실선)와 복원된 신호(점)를 보여주고 있다. 새넌-나이키스트 정리에서 요구하는 것보다 적은 수의 점을 추출했음에도 불구하고 복원된 신호는 원래 신호와 상당히 가깝다. | ||
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| + | =====통계물리적 접근===== | ||
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| + | 2012년, L1 norm에 기반한 방법보다 더 적은 데이터를 가지고도 신호를 복원하는 방법이 개발되었다 [Krzakala et al., PRX 2, 021005 (2012)]. | ||
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| ======참고문헌====== | ======참고문헌====== | ||
| * https:// | * https:// | ||