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Compressed sensing pour l’imagerie radar

Courtès, Clémentine; Dusson, Geneviève; Hatchi, Roméo; Molina, Roberto (2015), Compressed sensing pour l’imagerie radar, AMIES, Semaine d'Etude Maths Entreprises, Paris, 12-16 janvier 2015, p. 14. https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/18504

Voir/Ouvrir
SEME_Paris_2015_Airbus.pdf (496.5Kb)
Type
Rapport
Date
2015
Éditeur
AMIES
Titre de la collection
Semaine d'Etude Maths Entreprises, Paris, 12-16 janvier 2015
Pages
14
Métadonnées
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Auteur(s)
Courtès, Clémentine
Laboratoire de Mathématiques d'Orsay [LM-Orsay]
Dusson, Geneviève
Laboratoire Jacques-Louis Lions [LJLL]

Hatchi, Roméo
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Molina, Roberto
Laboratoire Jacques-Louis Lions [LJLL]
Résumé (FR)
Ce rapport est le fruit d’un travail effectué lors de la SEME (Semaine d’Étude Maths En-treprise). Le projet présenté ici a été proposé par Airbus et provient du domaine de l’imagerieradar. Les coûts de calcul de reconstruction d’un signal grâce à ses modes de Fouriersont importants et soumis au théorème de Nyquist-Shannon qui donne les conditions sur lesfréquences à échantillonner pour retrouver exactement le signal d’origine [3]. Nous avons étudiéune solution alternative, moins coûteuse. L’objectif est donc de reconstruire précisément unefonction d’intérêt à partir de mesures sur ses coefficients de Fourier en limitant au maximum lenombre de mesures.
Mots-clés
transformée de Fourier; traitement du signal; compressed sensing

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