圧縮センシング
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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/01/12 03:59 UTC 版)
圧縮センシング（英語: Compressed Sensing）とは、観測対象データがある表現空間では「スパース(疎)」であると仮定して、必要とする未知数の数よりも少ない観測データから、ある条件の下で対象を復元する手法[1][2]。
- ^ a b 森川茂廣 (19 September 2014). 圧縮センシングによるMR高速撮像. 第42回日本磁気共鳴医学会大会.
- ^ “圧縮センシング法を用いた電波の状態推定”. 北海道大学 産学･地域協働推進機構 北海道大学 研究シーズ集. 2024年1月12日閲覧。
- ^ 大関 真之 (2016年1月26日). “知的情報処理の最前線：信号処理のピクロス「圧縮センシング」”. WirelessWire News. 2016年9月19日閲覧。
- ^ Adam Frucci (2010年3月8日). “荒い写真の空白を埋める数学の魔法「compressed sensing」！”. mediagene. 2016年9月19日閲覧。
- ^ 大関真之 (2015年12月1日). “スカスカのデータから知見を見出す救世主？--「スパースモデリング」とは何か - (page 4)”. ASAHI INTERACTIVE. 2016年9月19日閲覧。
- ^ 垣内友希, 蚊野浩「制限されたX線投影における圧縮センシングを用いたCT画像再構成に関する検討」『第77回全国大会講演論文集』第2015巻第1号、2015年3月、361-362頁、CRID 1050855522067625600。
- ^ 代表研究者 伊藤聡志 (2014年). “圧縮センシングを導入したホログラフィック MRI による超高速イメージング : 研究調査報告書 No.29” (PDF). 電気通信普及財団. 2024年1月12日閲覧。
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