Muestreo compresivo utilizando Orthogonal Matching Pursuit (OMP)

Muestreo Compresivo es una rama emergente del procesamiento de señales, basada en el hecho de que un número pequeño de proyecciones lineales no adaptativas sobre una señal compresible, contienen suficiente información para reconstruirla y procesarla. En este artículo se presentan los resultados obtenidos al evaluar cinco matrices de medición para la realización de Muestreo Compresivo en un sistema que utiliza el algoritmo Orthogonal Matching Pursuit (OMP), para la recuperación de la señal original. Las matrices de medición están implicadas tanto en el proceso de muestreo-compresión de la señal, como en la reconstrucción de la misma

Recuperación de señales dispersas utilizando orthogonal matching pursuit (OMP)

Muestreo compresivo es una rama emergente del procesamiento de señales, basada en el hecho de que un número pequeño de proyecciones lineales no adaptativas sobre una señal compresible contiene suficiente información para reconstruirla y proce- sarla. En este artículo se presentan los resultados obtenidos al evaluar cinco matrices de medición para la realización de mues- treo compresivo en un sistema que utiliza el algoritmo orthogonal matching pursuit (OMP), para la recuperación de la señal ori- ginal. Las matrices de medición están implicadas tanto en el proceso de muestreo–compresión de la señal, como en la recons- trucción de la misma. Dentro de este grupo de matrices estudiadas se destacó la matriz Hadamard aleatoria, con la cual es po- sible obtener el menor porcentaje de error en la recuperación de la señal. Adicionalmente se presenta una metodología para la evaluación de estas matrices, que permita posteriores análisis de la idoneidad de estas para aplicaciones específicas