Noiselet是一群具有類似雜訊性質的函數。Noiselet和小波(wavelet)的關係就如同傅立葉級數基底函數英語Basis function時域信號的關係,如果一個信號在小波域具有緊緻性,則此信號可以在noiselet域展開[1]

應用

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壓縮感知中,Noiselet可以用來重建在小波域具有緊緻性的信號[2],例如,在noiselet域取得MRI的資料,再利用壓縮感知,可以由欠採樣(undersampled)的資料重建出影像[3]

參見

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參考文獻

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  1. ^ R. Coifman, F. Geshwind, and Y. Meyer, Noiselets, Applied and Computational Harmonic Analysis, 10 (2001), pp. 27–44. doi:10.1006/acha.2000.0313
  2. ^ E. Candes and J. Romberg, Sparsity and incoherence in compressive sampling, 23 (2007), pp. 969-985. doi:10.1088/0266-5611/23/3/008
  3. ^ K. Pawar, G. Egan, and Z. Zhang, Multichannel Compressive Sensing MRI Using Noiselet Encoding, 05 (2015), doi:10.1371/journal.pone.0126386