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Título: Recuperação de sinal esparso com Matching Pursuit Ortogonal
Título(s) alternativo(s): Sparse signal recovery with Orthogonal Matching Pursuit
Autor(es): Lima, João Eudes
Orientador: Barboza, Francisco Márcio
Palavras-chave: Matching Pursuit Ortogonal;Orthogonal Matching Pursuit;Sinal Esparso;Sparse Signal;Inversão;Inversion
Data do documento: 26-Jul-2022
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Referência: LIMA, João Eudes. Recuperação de sinal esparso com Matching Pursuit Ortogonal. 2022. 31f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Computação e Tecnologia, Centro de Ensino Superior do Seridó, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2022.
Resumo: Nos últimos anos, tem aumentado o interesse em aproximações esparsas devido ao seu grande número de aplicações. Encontrar aproximações esparsas pode ser um desafio difí- cil por não existe um método universal garantido que funcione em diversas situações. O algoritmo Matching Pursuit é um dos principais algoritmos para reconstrução ou apro- ximação de sinais esparsos. Ele atua como uma força motriz para o desenvolvimento de vários outros métodos para reconstrução de sinais esparsos, e também desempenha um papel vital no desenvolvimento para reconstrução de mídias, além de reconhecimento de formas, objetos 3D, entre outros como o monitoramento de saúde. Este trabalho estuda o problema de recuperar um sinal esparso, com uso do Matching Pursuit Ortogonal.
Abstract: In recent years, interest in sparse approximations has increased due to their large number of applications. Finding sparse approximations can be a difficult challenge because there is no universal method that is guaranteed to work in many situations. The Matching Pursuit algorithm is one of the main algorithms for reconstructing or approximating sparse signals. It acts as a driving force for the development of various other methods for sparse signal reconstruction, and it also plays a vital role in the development of media reconstruction, as well as shape recognition, 3D objects, among others such as health monitoring. This work studies the problem of recovering a sparse signal, using the Orthogonal Matching Pursuit.
URI: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49244
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