Mecânica estatística aplicada à compressed sensing

Resumo

Estimativas recentes apontam para o crescimento bem mais rápido da produção de dados em relação a sua capacidade de armazenamento e ainda mais rápido em comparação a sua capacidade de processamento. Compressed Sensing (CS) é uma técnica que parte da premissa de que aquisição de sinal e compressão de dados podem ocorrer simultaneamente, extraindo a redundância dos dados diretamente em sua aquisição. Métodos de física estatística têm sido amplamente utilizados em CS - algoritmos de passagem de mensagens foram propostos para a reconstrução do sinal e o método de réplicas tem sido útil na análise de diversos algoritmos propostos. Neste projeto propomos a continuidade do uso de técnicas de Mecânica Estatística para abordar alguns problemas relacionados a CS - entre eles, a introdução de ruído em 1-bit CS, o efeito do uso de matrizes estruturadas em 1-bit CS, o efeito da utilização de informação sobre a fonte na aprendizagem de dicionários e aplicações de CS em sistemas biológicos e dinâmicas evolucionárias sobre as matrizes de sensoriamento. (AU)