 שנה"ל תשע"ז | |||||||||||||||||||||||||||||||||
 |
 |
||||||||||||||||||||||||||||||||
|
ייצוגים דלילים ושימושיהם בעיבוד אותות ותמונות
Sparse Representations and Their Applications in Signal and Image Processing |
0510-7250-01 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| הנדסה | ביה"ס להנדסת חשמל | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||
ש"ס: 2.0
סילבוס מקוצר
ייצוגים דליליים ושימושיהם בעיבוד אותות ותמונות
2 נ.ז.
דרישות קדם:
Elementary image processing course (Graduate students are not obliged to this requirement)
יחידות פתרונות דלילים, אלגוריתמי רדיפה (Pursuit), ביצועים ויציבות, שיטות iterative shrinkage, ניתוח ביצועים ממוצעים, עיבוד אותות בעזרת מודל מבוסס דלילות, מגוון יישומים אפשריים, התייחסות שערוכית למודל מבוסס דלילות, שיטות ללימוד מילונים (KSVD וMOD), ניקוי רעש, חישה דחוסה.
Course description
Uniqueness of sparse representations, pursuit algorithms, Performance and stability, iterative shrinkage methods, average case performance analysis, sparsity models based signal processing, variety of related applications, the Bayesian approach for the sparsity model, dictionary learning techniques (MOD and KSVD), the denoising problem, compressed sensing.