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An?lise estat?stica do m?todo compressive sensing aplicado a dados s?smicosMarinho, Eberton da Silva 22 August 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-08-22 / O Compressive Sensing (CS) ? uma t?cnica de processamento de dados eficiente na recupera??o e constru??o de sinais a partir de uma taxa de amostragem menor que a requerida pelo teorema de Shannon-Nyquist. Esta t?cnica permite uma grande redu??o de dados para sinais que podem ser esparsamente representados. A Transformada Wavelet tem sido utilizada para comprimir e representar muitos sinais naturais, incluindo s?smicos, de uma forma esparsa. H? diversos algoritmos de reconstru??o de sinais que utilizam a t?cnica de CS, como por exemplo: o $\ell_1$-MAGIC, o Fast Bayesian Compressive Sensing (Fast BCS) e o Stagewise Orthogonal Matching Pursuit (StOMP). Esta tese compara a recupera??o de tra?os s?smicos sob uma perspectiva estat?stica usando diferentes m?todos do CS, transformadas wavelets e taxas de amostragens. Mediu-se a correla??o entre o Erro Relativo (ER) de recupera??o pelo CS e as medi??es: coeficiente de varia??o, assimetria, curtose e entropia do sinal original. Parece haver uma correla??o entre a curtose e entropia do sinal com o ER de reconstru??o pelo CS. Ademais, foi analizado a distribui??o do ER no CS. O $\ell_1$-MAGIC teve melhores resultados para taxas de amostragens at? 40%. Al?m disso, a distribui??o do ER no $\ell_1$-MAGIC teve mais histogramas normais, sim?tricos e mesoc?rticos que no Fast BCS. Entretanto, para taxas de amostragem acima de 50%, o Fast BCS mostrou um melhor desempenho em rela??o ? m?dia do ER.
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