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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.43.2018.tde-22052018-155326
Documento
Autor
Nome completo
Paulo Victor Camargo Rossi
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Vicente, Renato (Presidente)
Alfonso, Nestor Felipe Caticha
Campos, Adriano Polpo de
Castro, Tania Tome Martins de
Hase, Masayuki Oka
Título em português
Física estatística de compressed sensing online
Palavras-chave em português
Compressed Sensing; Inferência Bayesiana; Física Estatística; Réplicas; Algoritmos Online
Resumo em português
Neste trabalho, Compressed Sensing é introduzido do ponto de vista da Física Estatística. Após uma introdução sucinta onde os conceitos básicos da teoria são apresentados, incluindo condições necessárias para as medições e métodos básicos de reconstrução do sinal, a performance típica do esquema Bayesiano de reconstrução é analisada através de um cálculo de réplicas exposto em detalhe pedagógico. Em seguida, a principal contribuição original do trabalho é introduzida --- o algoritmo Bayesiano de Compressed Sensing Online faz uso de uma aproximação de campo médio para simplificar cálculos e reduzir os requisitos de memória e computação, enquanto mantém a acurácia de reconstrução do esquema offline na presença de ruído aditivo. A última parte deste trabalho contém duas extensões do algoritmo online que permitem reconstrução otimizada do sinal no cenário mais realista onde conhecimento perfeito da distribuição geradora não está disponível.
Título em inglês
Statistical Physics of Online Compressed Sensing
Palavras-chave em inglês
Compressed Sensing; Bayesian inference; Statistical Physics; Replicas; Online algorithms
Resumo em inglês
In this work, Compressed Sensing is introduced from a Statistical Physics point of view. Following a succinct introduction where the basic concepts of the framework are presented, including necessary measurement conditions and basic signal reconstruction methods, the typical performance of the Bayesian reconstruction scheme is analyzed through a replica calculation shown in pedagogical detail. Thereafter, the main original contribution of this work is introduced --- the Bayesian Online Compressed Sensing algorithm makes use of a mean-field approximation to simplify calculations and reduce memory and computation requirements, while maintaining the asymptotic reconstruction accuracy of the offline scheme in the presence of additive noise. The last part of this work are two extensions of the online algorithm that allow for optimized signal reconstruction in the more realistic scenarios where perfect knowledge of the generating distribution is unavailable.
 
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PauloRossi_Thes.pdf (13.04 Mbytes)
Data de Publicação
2018-05-28
 
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