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Adapted Compressed Sensing for Effective Hardware Implementations: A Design Flow for Signal-Level Optimization of Compressed Sensing Stages

Adapted Compressed Sensing for Effective Hardware Implementations: A Design Flow for Signal-Level Optimization of Compressed Sensing Stages
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-319-61372-7
Name Mangia, Mauro
Setti, Gianluca
Name ANZEIGE DER KETTE Setti, Gianluca
Name Pareschi, Fabio
Cambareri, Valerio
Rovatti, Riccardo
T I T E L Adapted Compressed Sensing for Effective Hardware Implementations
Zusatz zum Titel A Design Flow for Signal-Level Optimization of Compressed Sensing Stages
Verlagsort Cham
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2018
2018
Umfang Online-Ressource (XIV, 319 p. 180 illus., 142 illus. in color, online resource)
Reihe SpringerLink. Bücher
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-3-319-61372-7
Printed editionISBN: 978-3-319-61372-7
ISBN ISBN 978-3-319-61373-4
Klassifikation TJFC
TEC008010
621.3815
TK7888.4
Kurzbeschreibung This book describes algorithmic methods and hardware implementations that aim to help realize the promise of Compressed Sensing (CS), namely the ability to reconstruct high-dimensional signals from a properly chosen low-dimensional “portrait”. The authors describe a design flow and some low-resource physical realizations of sensing systems based on CS. They highlight the pros and cons of several design choices from a pragmatic point of view, and show how a lightweight and mild but effective form of adaptation to the target signals can be the key to consistent resource saving. The basic principle of the devised design flow can be applied to almost any CS-based sensing system, including analog-to-information converters, and has been proven to fit an extremely diverse set of applications. Many practical aspects required to put a CS-based sensing system to work are also addressed, including saturation, quantization, and leakage phenomena
2. Kurzbeschreibung Chapter 1. Introduction to Compressed Sensing: Fundamentals and Guarantees -- Chapter 2.How (Well) Compressed Sensing Works in Practice -- Chapter 3. From Universal to Adapted Acquisition: Rake that Signal! -- Chapter 4.The Rakeness Problem with Implementation and Complexity Constraints -- Chapter 5.Generating Raking Matrices: a Fascinating Second-Order Problem -- Chapter 6.Architectures for Compressed Sensing -- Chapter 7.Analog-to-information Conversion -- Chapter 8.Low-complexity Biosignal Compression using Compressed Sensing -- Chapter 9.Security at the analog-to-information interface using Compressed Sensing
SWB-Titel-Idn 491759479
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-61373-4
Internetseite / Link Volltext
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