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Original title:
Rate-Distortion Analysis of Sparse Sources and Compressed Sensing with Scalar Quantization 
Translated title:
Rate-Distortion-Analyse dünnbesetzter Signale und Compressed Sensing mit Skalarquantisierung 
Year:
2019 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Kramer, Gerhard (Prof. Dr.) 
Referee:
Kramer, Gerhard (Prof. Dr.); Rangan, Sundeep (Prof., Ph.D.); Fornasier, Massimo (Prof. Dr.) 
Language:
de 
Subject group:
ELT Elektrotechnik 
Keywords:
Quantized Compressed Sensing, Distributed Compressed Sensing, Rate-Distortion 
TUM classification:
ELT 500d 
Abstract:
This thesis studies digital compression of sparse signals via information-theoretic limits and compressed sensing algorithms. A rate-distortion function with multiple constraints is proposed and studied for sparse sources. Two different compressed sensing problems with scalar quantization are considered. First, Bayesian approximate message passing algorithms are applied to single and multi-terminal settings. Second, uniform approximation guarantees are derived for distributed one-bit compressed...    »
 
Translated abstract:
Diese Arbeit behandelt die digitale Komprimierung dünnbesetzter Signale mit Methoden der Informationstheorie und Algorithmen basierend auf Compressed Sensing. Eine Rate-Distortion-Funktion mit mehreren Gütekriterien wird eingeführt und für dünnbesetzte Signale analysiert. Zwei Szenarien des Compressed Sensing mit Skalarquantisierung werden untersucht. Approximate Message Passing wird für einzelne und dezentrale Signale ausgewertet. Zudem wird eine Schranke für den maximalen Fehler im dezentralen...    »
 
Oral examination:
23.10.2019 
File size:
3537231 bytes 
Pages:
152 
Last change:
17.12.2019