| Processo: | 14/50765-6 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2017 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações |
| Acordo de Cooperação: | University of York |
| Proposta de Mobilidade: | SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade |
| Pesquisador responsável: | Vitor Heloiz Nascimento |
| Beneficiário: | Vitor Heloiz Nascimento |
| Pesquisador Responsável no exterior: | Yuriy Zakharov |
| Instituição Parceira no exterior: | University of York , Inglaterra |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São Paulo |
| Vinculado ao auxílio: | 14/04256-2 - Algoritmos de baixo custo computacional para estimação de parâmetros, AP.R |
| Assunto(s): | Processamento de sinais Amostragem compressiva Algoritmos Sensoriamento comprimido |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Engenharia |
Resumo
A literatura recente mostra a eficácia de algoritmos para estimação esparsa e amostragem compressiva (compressive sensing, CS) para a solução de problemas complexos em processamento de sinais, com aplicações em comunicações sem fio, sistemas eletrônicos e arranjos de sensores. CS e métodos de estimação esparsa oferecem ganhos de desempenho substanciais devido à forma eficiente com que sinais esparsos são tratados. Reconhecendo que uma das características principais do sucesso desses métodos é o uso de conhecimento prévio sobre o sinal a ser processado, propõe-se aqui o avanço no sentido de se desenvolver algoritmos e teoria para explorar outras características de sinais, sistemas e do ambiente em que operam, que denominamos processamento de sinais auxiliado por conhecimento. Este projeto visa desenvolver técnicas para essa abordagem, e considerar suas aplicações a diversos problemas importantes. Em particular, serão desenvolvidos algoritmos e estratégias de implementação novas e de baixo custo computacional, que serão aplicados a problemas como identificação de sistemas, sensoriamento espectral, imageamento acústico, comunicações subaquáticas, extração de padrões para grandes conjuntos de dados, e antenas inteligentes. (AU)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio: |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |