Phương pháp và thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh sonar tính toán mô phỏng hệ thống

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ PHƯƠNG PHÁP VÀ THUẬT TOÁN LẤY MẪU NÉN ỨNG DỤNG CHO ẢNH SONAR TÍNH TỐN MƠ PHỎNG HỆ THỐNG ĐỒN KHÁNH LINH Ngành: KĨ THUẬT TRUYỀN THƠNG Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS NGUYỄN THÚY ANH Viện: ĐIỆN TỬ VIỄN THƠNG HÀ NỘI, 2016 123doc Mang Ln thay h■■ng l■im■i s■ cam tr■ h■u m■t k■t nghi■m t■im■t s■ cáwebsite nhân mang kho m■ith■ kinh m■ l■i d■n vi■n nh■ng cho doanh ■■u kh■ng ng■■i quy■n chia t■ th■c dùng, l■ s■l■i v■i hi■n t■t công h■n mua ngh■a nh■t 2.000.000 ngh■ báncho tài v■ hi■n ng■■i li■u c■a tài th■ hàng li■u dùng hi■n ■■u ■ thìt■t Khi ■■i, s■p Vi■t c■ khách b■n t■i, l■nh Nam ngh■a online hàng v■c: Táctr■ không v■ tài phong thành c■a khác chun c■a thành tíngì d■ng, hàng so nghi■p, viên v■i tri■u cơng c■a b■n hồn nhà ngh■ 123doc g■c bán h■o, thông B■n hàng ■■ n■p có tin, l■i cao th■ ti■n ngo■i chuy■n tính phóng vào ng■, Khách trách tài giao to,kho■n nhi■m thu sang nh■ c■a ■■i ■■n hàng tùy123doc, v■i v■ ý cót■ng qu■n th■b■n d■ ng■■i lýChào dàng s■ dùng ■■■c m■ng tra c■u M■c h■■ng b■n tàitiêu li■u ■■n nh■ng hàng m■t v■i■■u quy■n cách 123doc c■a l■i123doc.net sau xác,n■p nhanh ti■n tr■ chóng thành website th■ vi■n tài li■u online l■n nh■t Vi■t Nam, cung c■p nh■ng tài li■u ■■c khơng th■ tìm th■y th■ tr■■ng ngo■i tr■ 123doc.net Nhi■u event thú v■, event ki■m ti■n thi■t th■c 123doc luôn t■o c■ h■i gia t■ng thu nh■p online cho t■t c■ thành viên c■a website Mangh■n Luôn Th■a Xu■t Sau Nhi■u 123doc Link h■■ng phát thu■n l■i event cam s■ nh■n xác m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i th■c ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n s■ website mang event kho m■i ■■■c ■■i, t■o tLink t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P g■i vi■n xác nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n v■ th■c h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã ■■a quy■n th■ng thi■t chia t■ng s■ ki■m dùng, l■ ch■ CÁC s■ ■■■c th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n email chuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc g■i online kh■ng nh■t b■n 2.000.000 v■ ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho ■■a ■ã tài ■■nh hi■n ■■ng ng■■i li■u ph■n ch■ tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o email li■u thơng ky, dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a b■n ■■u ■b■n tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ vui Vi■t xác c■ ■ã khách gia lòng b■n nh■t, minh l■nh ■■ng Nam t■ng Chào ■■ng online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng ky, tín kho■n tr■ nh■p nh■p khơng b■n tài phong v■c cao thành b■n vui email nh■t tài email online oLink khác chuyên ■■n li■u lịng thành tínb■n Mong c■a xác cho d■ng, ■■ng v■i so nghi■p, viên th■c kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng nh■p c■a c■ doanh s■ b■n vàcác hoàn mang ■■■c ngh■ 123doc click email ký g■c online thành v■i h■o, Chúng vào l■i thơng B■n g■i c■a 123doc.netLink CH■P cho viên linkí Tính ■■ v■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao ■■a th■ ■■n cung NH■N ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng ch■ th■i click vào c■p CÁC ng■, Khách trách xác email tài ■i■m D■ch vào xã to,kho■n ■I■U th■c nhi■m h■i thu linkông l■nh b■n tháng V■ nh■ m■t s■ KHO■N c■a ■ã v■c (nh■ ■■i hàng ■■■c tin tùy ngu■n 5/2014; ■■ng 123doc, tài v■i xác ■■■c ý có li■u TH■A g■i t■ng minh th■ tài ky, 123doc v■ mô nguyên b■n b■n d■ ng■■i THU■N tài kinh ■■a t■ dàng kho■n s■ vui v■■t d■■i doanh tri dùng ■■■c ch■ lòng tra th■c m■c email ■ây) email c■u ■■ng Chào online M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n b■n m■ng tiêu báu, nh■p li■u Tính b■n, ■ã nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t ■■n email ■■ng b■n tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c ■■n th■i phú, c■a ký ky, c■a c■p v■i ■i■m v■i ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i 123doc.netLink d■ng, 123doc.net! sau xác, vui tháng vàngày, n■p click lòng “■i■u nhanh giàu 5/2014; ti■n s■ vào ■■ng tr■ giá Kho■n Chúng chóng h■u linkc■a thành tr■ xác 123doc nh■p 2.000.000 website ■■ng th■c Th■a th■ website cung email v■■t s■ vi■n th■i Thu■n ■■■c c■p c■a thành mong m■c tài D■ch v■ li■u g■i viên 100.000 mu■n S■ online v■ V■ ■■ng D■ng click ■■a t■o (nh■ l■■t l■n ký, D■ch ■i■u vào ch■ nh■t ■■■c truy l■t link email ki■n V■” vào c■p Vi■t 123doc môtop sau cho b■n m■i Nam, t■200 ■ây d■■i cho ngày, ■ã cung các (sau ■■ng g■i ■ây) s■ website c■p users ■ây h■u ky, cho nh■ng ■■■c có b■n 2.000.000 b■n, ph■ thêm vui tài bi■n tùy g■i lòng thu li■u thu■c t■t thành nh■t nh■p ■■c ■■ng T■i vào t■i viên không t■ng Chính nh■p Vi■t ■■ng th■i “■i■u th■ Nam, email v■y ■i■m, ký, tìm t■ Kho■n c■a l■t 123doc.net th■y l■chúng vào tìm Th■a top ki■m tơi th■ 200 click Thu■n cóthu■c ■■i tr■■ng th■ vào nh■m website c■p v■ top link ngo■i S■ 3nh■t ■áp 123doc Google D■ng ph■ tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net bi■n ■ã D■ch Nh■n nhu g■i nh■t c■u V■” ■■■c theo t■i chia sau Vi■t quy■t danh ■ây s■ Nam, tài (sau hi■u li■u t■ ■ây ch■t l■c■ng ■■■c tìm l■■ng ki■m ■■ng g■i thu■c t■t bình ki■m T■i ch■n top ti■n t■ng Google online th■i website ■i■m, Nh■n ki■m chúng ■■■c ti■ntơi online danh có th■ hi■u hi■u c■p qu■ nh■t c■ng ■KTTSDDV uy ■■ng tín nh■t bình ch■n theo quy■t website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Luônh■n 123doc Sau Th■a Xu■t h■■ng phát thu■n cam nh■n m■t t■k■t s■ t■i ýxác n■m t■■ng d■ng s■ nh■n website mang ■■i, t■o t■l■i c■ng ■■ng d■n 123doc CH■P nh■ng ■■u ■■ng h■ NH■N ■ã quy■n th■ng chia t■ng ki■m CÁC s■s■ l■i b■■c ti■n vàchuy■n ■I■U t■t mua online kh■ng nh■t bán KHO■N sang b■ng cho ■■nh thay ng■■i ph■n tài TH■A vìv■ li■u m■i thơng dùng tríTHU■N hi■u m■t c■atin Khi qu■ cá xác khách nhân nh■t, minh Chào kinh hàng uy tài l■nh m■ng doanh tín kho■n tr■ v■c cao thành b■n t■ email nh■t tàith■c ■■n li■u thành b■n Mong hi■n v■i viên kinh ■ã 123doc 123doc.net! mu■n ngh■a ■■ng c■a doanh mang 123doc v■ kýonline c■a v■i Chúng l■ivà 123doc.netLink cho Tính n■p tơi c■ng ■■n cung ti■n s■p ■■ng th■i vào c■p t■i, xác tài ■i■m D■ch xã ngh■a kho■n th■c h■itháng V■ m■t s■ v■ c■a (nh■ ■■■c c■a ngu■n 5/2014; 123doc, ■■■c c■a g■i tài 123doc hàng v■ mô nguyên b■n■■a t■ tri■u s■ v■■t d■■i tri ■■■c ch■ nhà th■c m■c ■ây) email bán h■■ng quý 100.000 cho hàng b■n báu, b■n, nh■ng l■i ■ã phong l■■t chuy■n tùy ■■ng quy■n truy thu■c phú, ky, c■p giao ■a l■i b■n vào m■i sang d■ng, sau vuingày, n■p ■■n lòng “■i■u giàu ti■n s■ ■■ng v■ giá Kho■n h■u qu■n tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a lý hoàn email th■i Thu■n h■o, c■a thành mong v■ ■■ viên mu■n S■ cao ■■ng D■ng tính click t■otrách ký, D■ch ■i■u vàol■t link nhi■m ki■n V■” vào 123doc top sau cho ■■i 200 ■ây cho v■i ■ãcác (sau g■i t■ng website users ■ây ng■■i ■■■c cóph■ dùng thêm bi■n g■i thu M■c t■t nh■t nh■p T■i tiêu t■i t■ng hàng Chính Vi■tth■i ■■u Nam, v■y ■i■m, c■a t■123doc.net l■ 123doc.net chúng tìm ki■m tơiracó tr■ thu■c ■■i th■ thành nh■m c■p topth■ 3nh■t ■áp Google vi■n ■KTTSDDV ■ng tàiNh■n nhu li■uc■u online ■■■c theo chia l■n quy■t danh s■nh■t tài hi■u li■u Vi■t ch■t Nam, c■ng l■■ng cung ■■ng c■p bình ki■m nh■ng ch■n ti■ntài online website li■u ■■cki■m khơng ti■n th■ online tìm th■y hi■utrên qu■th■ tr■■ng uy tín nh■t ngo■i tr■ 123doc.net Ln Th■a Xu■t Sau Nhi■u 123doc Mang thayh■n h■■ng phát thu■n l■i event m■i cam s■ nh■n m■t tr■ t■ h■u m■t k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ cá nh■n website nhân mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ kinh m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho doanh ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■t■ng ki■m th■c dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n hi■n chuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng ngh■a nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh v■ hi■n ng■■i li■u ph■n c■a tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ thìtin t■t h■i Khi ■■i, qu■ s■p Vi■t xác c■ khách gia b■n t■i, nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào ngh■a online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng v■ tài phong v■c cao thành b■n c■a email nh■t tài online khác chuyên ■■n c■a li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, hàng v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n tri■u công ■■ng c■a c■ doanh b■n hoàn nhà mang ngh■ 123doc ký g■c online thành bán v■i h■o, Chúng l■i thông B■n hàng 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng l■i c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i chuy■n tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch giao xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thu sang tháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i ■■n hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i v■ ■■■c ý cóg■i t■ng qu■n th■ tài 123doc v■ mô nguyên b■n d■ ng■■i lý, ■■a t■ dàng s■ công v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c ngh■ m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý hi■n 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, th■ nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t hi■n tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c ■■i, phú, ky, c■a c■p ■a b■n l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau online xác, vuingày, n■p lòng “■i■u nhanh giàu khơng ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u khác thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a gìth■ so email vi■n th■i v■i Thu■n c■a thành b■n mong tài v■ li■u g■c viên mu■n S■ online B■n ■■ng D■ng click t■o l■n cóký, D■ch ■i■u vào th■ nh■t l■t link phóng ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho to, Nam, 200 thu ■ây cho ■ã cung nh■ các (sau g■iwebsite tùy c■p users ■ây ý.nh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Chia m■t u■t Nhi■u Mang Luôn 123doc Th■a Xu■t Sau tri■n phát h■n member s■ h■■ng phát khai thu■n l■i event s■ cam nh■n câu t■ m■t tr■ t■ event h■u ýk■t s■ chuy■n thú nghi■m t■i ýkhông t■■ng xác n■m t■■ng m■t d■ng v■, khuy■n s■ nh■n website mang m■y event t■o kho thành m■i ■■i, t■o t■ c■ng th■ n■i m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n công 123doc CH■P th■ vi■n b■t nh■ng cho ■■ng ■■u ■■ng ti■n n■p h■ c■a kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng 123doc thi■t chia ki■m v■i c■ng t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ nh■ng th■c ti■n s■ l■i b■■c ■■ng v■i ti■n -và ki■m chuy■n ■I■U t■t công online h■n mua 123doc online ■u kh■ng 123doc nh■t 5■ãi 2.000.000 ngh■ bán KHO■N tri■u b■ng sang b■ng cho c■c tài ■■nh ■ã hi■n ch■ tài ng■■i li■u ph■n k■ tài TH■A xu■t li■u tài v■ v■i th■ li■u h■p hàng t■o li■u thơng s■c dùng trí hi■u 7hi■n THU■N hi■u d■n tài c■ c■a ■■u ■■■ng li■u! tin qu■ t■t h■i Khi ■■i, qu■ ■■ng Vi■t xác c■ khách gia nh■t, Nghe b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào b■online có uy hàng danh l■ uy tài v■c: l■nh thu Tác v■ tín m■ng nhé, tín kho■n tr■ sách cao nh■p khó khơng tài phong v■c cao tr■■c thành b■n nh■t tin Top email nh■t tài online khác nh■ng chuyên ■■n li■u tiên thành danh tín Mong b■n Mong cho d■ng, v■i ■ây so thu nghi■p, viên kinh ■ã mu■n t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n cao công ■■ng c■a c■ doanh b■n nh■t mang tìm hồn mang ngh■ 123doc s■ ký g■c hi■u online thành tháng v■i l■i hoàn h■o, Chúng l■i thông B■n thông cho 123doc.netLink cho viên t■o tồn Tính ■■ n■p có c■ng tơi tin, c■ng tin c■ c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i v■ h■i ■■ng tính website phóng ■■ng Khách th■i vào c■p xác gia ng■, Khách trách xác xã tài t■ng ■i■m mà D■ch xã to, hàng h■i kho■n th■c nhi■m h■i BQT thu thu m■t tháng V■ có nh■ m■t s■ nh■p 123doc c■a th■ (nh■ ■■i hàng ngu■n ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, d■ v■i online ■■■c ý có ■ã dàng tài g■i t■ng th■ tài thu 123doc nguyên cho v■ mô nguyên b■n tra d■ ng■■i th■p t■t ■■a t■ c■u dàng s■ v■■t tri d■■i c■ ■■■c tri dùng ■■■c ch■ tài th■c tra th■c m■c li■u ■ây) email c■u sau thành quý M■c h■■ng quý m■t 100.000 cho ■■t tài báu, b■n tiêu báu, viên li■u cách b■n, t■ng nh■ng phong ■ã hàng phong c■a m■t l■■t tùy ■■ng k■t ■■u website phú, quy■n cách truy thu■c phú, doanh xác, ky, c■a c■p ■a ■a nhanh l■i b■n vào d■ng, thu 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vui tháng chóng ngày, n■p giàu lòng “■i■u nhanh giàu 11 ti■n giá s■ ■■ng tr■ giá uy Kho■n chóng h■u tr■ tín thành tr■ nh■p ■■ng cao 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ nh■t email th■i vi■n th■i Thu■n Mong mong c■a thành mong tài v■ li■u mu■n mu■n viên mu■n S■ online ■■ng D■ng mang t■o click t■o l■n ■i■u ký, D■ch ■i■u vào l■i nh■t l■t cho link ki■n ki■n V■” vào Vi■t c■ng 123doc cho top sau cho Nam, ■■ng cho 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■i xãusers website h■i c■p users ■ây m■t nh■ng có ■■■c cóph■ thêm ngu■n thêm tài bi■n g■i thu thu li■u tài t■t nh■p nh■t nh■p nguyên ■■c T■it■i Chính khơng t■ng Chính Vi■t tri th■c th■i vìth■ Nam, vìv■y v■y quý ■i■m, tìm 123doc.net t■123doc.net báu, th■y l■chúng tìm phong ki■m tơi th■ phú, có ■■i thu■c ■■i tr■■ng th■ ■Sau nh■m nh■m c■p top ngo■i h■n ■áp 3nh■t ■áp Google m■t ■ng tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net n■m nhu Nh■n nhuc■u rac■u ■■i, ■■■c chia theo chia 123doc s■ quy■t danh s■tàitài hi■u li■u ■ã li■u t■ng ch■t ch■t c■ng b■■c l■■ng l■■ng ■■ng kh■ng vàvàki■m bình ki■m ■■nh ch■n ti■n ti■n v■ online online tríwebsite c■a ki■m ti■nl■nh online v■c hi■u tài li■u qu■và vàkinh uy tín doanh nh■t.online Nhi■u Mang Luôn 123doc Th■a Xu■t Sau h■n h■■ng phát thu■n l■i event s■ cam nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chuyên ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n cơng ■■ng c■a c■ doanh b■n hồn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thông B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i c■p thay ng■, Khách trách xác ■i■m D■ch xã to, th■c nhi■m m■i h■i thutháng V■ nh■ m■t s■(nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; cáv■i nhân ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc kinh v■ mô nguyên d■ ng■■i doanh ■■a t■ dàng v■■t d■■i tri dùng ch■ t■ tra th■c m■c ■ây) th■c email c■u M■c quý 100.000 cho tài hi■n b■n tiêu báu, li■u b■n, ngh■a ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u cách truy v■ thu■c phú, ky, c■a c■a c■p ■a b■n vào 123doc.net m■i d■ng, xác, vuingày, lịng “■i■u nhanh giàu s■p s■ ■■ng tr■ giá t■i, Kho■n chóng h■u thành tr■ ngh■a nh■p 2.000.000 ■■ng Th■a th■ email v■vi■n th■i Thu■n c■a c■a thành mong tài c■a v■ li■u viên hàng mu■n S■ online ■■ng D■ng tri■u click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nhà nh■t l■t link bán ki■n V■” vào Vi■t 123doc hàng top sau cho Nam, 200 l■i ■ây cho ■ã chuy■n cung các (sau g■iwebsite c■p users ■ây giao nh■ng ■■■c cósang ph■ thêm tài bi■n g■i ■■n thu li■u t■t nh■t v■ nh■p ■■c T■i qu■n t■i khơng t■ng Chính Vi■t lý th■i quy■n th■ Nam, v■y ■i■m, tìm l■i t■123doc.net th■y l■ sau chúng tìm n■p ki■m tơi th■ ti■n racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p website top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc tới thầy giáo PGS.TS Nguyễn Thúy Anh, ngƣời trực tiếp hƣớng dẫn tơi tận tình thời gian nghiên cứu hoàn thiện luận văn Tôi xin đƣợc gửi lời cảm ơn tới tập thể thầy, cô giáo Viện Điện tử - Viễn thông, trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội tận tình giúp đỡ tơi suốt thời gian học tập nghiên cứu trƣờng Một lần xin trân trọng cảm ơn tất thầy cô giáo, bạn bè, đồng nghiệp giúp đỡ ủng hộ tơi thời gian qua Xin kính chúc thầy cô giáo, anh chị bạn mạnh khoẻ, hạnh phúc thành công Hà Nội, ngày 12 tháng 09 năm 2016 Tác giả luận văn Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Bản luận văn tốt nghiệp cơng trình nghiên cứu thực cá nhân, đƣợc thực sở nghiên cứu lý thuyết dƣới hƣớng dẫn PGS.TS Nguyễn Thúy Anh, Viện Điện tử - Viễn Thông, Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội Các số liệu, kết luận luận án trung thực, dựa nghiên cứu, thân, chƣa đƣợc cơng bố dƣới bất ký hình thức trƣớc trình, bảo vệ trƣớc “Hội đồng đánh giá luận văn thạc sỹ kỹ thuật” Các số liệu, kết quả, kết luận đƣợc tham khảo đƣợc trích dẫn nguồn đẩy đủ Một lần tơi xin khẳng định trung thực lời cam kết Hà Nội, ngày 12 tháng09 năm 2016 Tác giả luận văn Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep LỜI MỞ ĐẦU Sự phát triển khoa học kỹ thuật nói chung thành tựu lĩnh vực điện tử - viễn thơng nói riêng góp phần thúc đẩy tiến đời sống kinh tế, trị, xã hội Sự đời phƣơng pháp, công nghệ lĩnh vực điện tử-viễn thông sở cho đời thiết bị, hệ thống thông tin với đặc điểm bật nhƣ xác cao, tốc độ gọn nhẹ, tiện dụng… Đó yếu tố cần thiết, làm phƣơng tiện hỗ trợ cho hoạt động ngƣời đạt hiệu ngày cao Kỹ thuật lấy mẫu nén (Compressed Sensing) lý thuyết lĩnh vực viễn thông xử lý tín hiệu Đây kỹ thuật lấy mẫu với tốc độ thấp tốc độ lấy mẫu Nyquist, tiêu chuẩn đƣợc coi chuẩn mực xử lý tín hiệu, mà đảm bảo việc khơi phục lại tín hiệu ban đầu Kỹ thuật lấy mẫu nén có nhiều ứng dụng viễn thơng, xử lý tín hiệu nói chung hình ảnh nói riêng Qua q trình tìm hiểu kỹ thuật lấy mẫu nén kỹ thuật Sonar, nhận thấy vấn đề hấp dẫn, tác giả chọn đề tài có tên là: “Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống” Trong phạm vi luận văn tác giả xin trình bày hiểu biết kĩ thuật lấy mẫu nén nghiên cứu ứng dụng tiêu biểu hình ảnh SONAR 2D Mục đích nghiên cứu luận văn, đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu Mục đích luận văn nghiên cứu phƣơng pháp kỹ thuật lấy mẫu nén, trƣờng hợp tín hiệu thƣa, thực lấy mẫu tín hiệu với tốc độ thấp tốc độ lấy mẫu Nyquist mà đảm bảo đƣợc việc khơi phục lại tín hiệu ban đầu Trong ảnh SONAR, thuật toán lấy mẫu nén mang lại chất lƣợng hình ảnh tƣơng tự nhƣng sử dụng 10% phép đo Những kết cho thấy thuật tốn lấy mẫu nén đƣợc sử dụng hình ảnh SONAR để giảm đáng kể số lƣợng phép đo cần đƣợc thu thập nhằm giảm thiểu đƣợc suy hao lƣợng truyền thiết bị luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Luận văn gồm hai phần chính, phần gồm chƣơng, tóm tắt nhƣ sau : Phần I: Nghiên cứu, tìm hiểu phƣơng pháp lấy mẫu nén Chƣơng 1: Các phƣơng pháp nén cổ điển nhƣợc điểm phƣơng pháp: Trình bày mặt hạn chế phƣơng pháp nén cổ điển ƣu điểm phƣơng pháp lấy mẫu nén Từ đạt mục tiêu phƣơng pháp lấy mẫu nén Chƣơng 2: Giới thiệu kỹ thuật lấy mẫu nén: Trình bày cách tổng quan lý thuyết lấy mâu nén, nguyên lý, phƣơng pháp điều kiện áp dụng để thực lấy mẫu nén Tìm hiểu thuật tốn khơi phục tín hiệu sử dụng kỹ thuật lấy mẫu nén Phần II: ỨNG DỤNG CỦA LẤY MẪU NÉN CHO ẢNH SONAR Chƣơng 1: Hệ thống SONAR: Giới thiệu hệ thống SONAR thực tế, phân loại hệ thống SONAR, phƣơng thức truyền nhận hệ thống SONAR, phân loại hệ thống định hƣớng búp sóng nhằm đảm bảo cho hệ thống thu phát có chất lƣợng tín hiệu lấy mẫu tốt Chƣơng 2: Beamforming sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu nén: Giới thiệu tổng quan kỹ thuật Beamforming hệ thống SONAR Phƣơng pháp lấy mẫu nén cho ảnh SONAR 2D, so sanh lấy mẫu nén cho ảnh SONAR phƣơng pháp backprojection truyền thống để nêu bật tính ƣu việt phƣơng pháp lấy mẫu nén ảnh SONAR giải pháp vấn đề tối ƣu hóa tín hiệu Chƣơng 3: Dựa sở lý thuyết tìm hiểu tiến hành mô sử dụng Matlab , kết thu đƣợc Chƣơng 4: Kết luận hƣớng phát triển đề tài luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Mục lục PHẦN I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ LẤY MẪU NÉN CHƢƠNG I: CÁC PHƢƠNG PHÁP NÉN CỔ ĐIỂN VÀ NHƢỢC ĐIỂM CỦA NHỮNG PHƢƠNG PHÁP 1.1 Các phƣơng pháp nén cổ điển nhƣợc điểm 1.2 Phƣơng pháp lấy mẫu nén 1.3 Hai vấn đề lấy mẫu nén CHƢƠNG II: KỸ THUẬT LẤY MẪU NÉN 2.1.Giới thiệu chung lấy mẫu nén 2.3 Không gian vector chuẩn (Normed vector spaces) 10 2.4 Mơ hình tín hiệu thấp chiều 11 2.4.1 Mô hình rải rác 13 2.4.2 Tín hiệu thƣa thớt nén 16 2.4.3 Tập hợp hữu hạn không gian 18 2.4.4 Tập hợp không gian cho mơ hình tín hiệu tƣơng tự 20 2.4.5 Mơ hình ma trận bậc thấp 22 2.4.6.Các mô hình tham số đa tạp (manifold) 23 2.5 phép lẫy mẫu ma trận 24 2.5.1 Điều kiện không gian Không (Null space conditions) 25 2.5.2 Điều kiện giới hạn thuộc tính đẳng cự (RIP) 29 2.6 Thuật tốn khơi phục 34 2.6.1 Thuật tốn khơi phục ℓ1-minimization 35 2.6.2 Thuật tốn khơi phục OMP 37 PHẦN II: ỨNG DỤNG CỦA LẤY MẪU NÉN CHO ẢNH SONAR 40 CHƢƠNG1: HỆ THỐNG SONAR 40 1.1 Giới thiệu 40 1.2 Sóng âm 41 1.3 ẢNH SONAR 42 1.4 Dạng sóng tín hiệu 43 GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống 1.5 Phƣơng thức truyền nhận hệ thống Sonar 49 1.6.Kênh âm 54 1.6.1 Hiệu ứng truyền 55 1.6.2 Hiệu ứng vang 62 1.7 Beamforming thông thƣờng 64 1.7.1 Nguyên lý xếp chồng tuyến tính 65 1.7.2 Không gian-tần số tƣơng đƣơng 68 1.7.3 Hệ số định hƣớng: Chỉ số định hƣớng 69 1.7.4 Sự tăng ích phần tử 72 1.7.5 Hệ số tƣơng quan không gian – thời gian 73 1.7.5 Bộ thu băng rộng 75 1.8 Beamforming số 77 CHƢƠNG 2: Beamforming sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu nén 79 2.1 Beamforming ảnh Sonar 79 2.2 Tại nên sử dụng COMPRESSED BEAMFORMING 82 2.3 Phƣơng pháp nén điều hƣớng chùm sóng 86 2.3.1 Mơ hình FRI tín hiệu Beamformed 86 2.3.2 Compressed Beamforming với méo nhân tƣơng tự 91 2.4 Cơ chế lấy mẫu thông thƣờng 94 2.5 Beamforming sử dụng lấy mẫu nén 97 2.5.1 Ƣớc lƣợng băng thơng rộng nguồn tín hiệu chƣa biết 97 2.5.2 Sự ổn định A 98 2.6 Hình ảnh SONAR sử dụng lấy mẫu nén 99 2.6.2 Backprojection (ánh xạ ngƣợc) 100 2.6.3 Hình ảnh lấy mẫu nén 101 2.6.4 Thuật toán backprojection 101 2.6.5 Hàm truyền lan điểm 103 2.6.6 Thông tin bổ sung 104 2.6.7 Sự mơ tả vấn đề đại số tuyến tính 105 2.6.8 Giai đoạn chuyển tiếp đồ thị 106 GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật tốn lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống 2.6.9 Giải pháp nhƣ vấn đề tối ƣu hóa 107 2.6.10 Biểu diễn phép đo hiệu 108 2.7 Xây dựng mơ hình đo lƣờng 109 2.8 Xây dựng lại hình ảnh 110 Chƣơng 3: Mô thuật toán lấy mẫu nén 112 GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Danh mục hình ảnh Phần 1: Cơ sở lý thuyết lấy mẫu nén Hình 1.1: Sơ đồ khối lấy mẫu nén Hình 1.2: Ý nghĩa Compressed Sensing Hình 1.3: Quá trình thu tín hiệu M phép đo tuyến tính khơng thích nghi Hình 1.4: Phƣơng pháp lấy mẫu nén Hình 2.1: Đơn vị hình cầu với định mức với không gian tựa chuẩn (quasinorm) với Hình 2.2: giá trị gần điểm không gian chiều sử dụng định mức ℓp với không gian tựa chuẩn với 11 Hình 2.3: biểu diễn rời rạc hình ảnh thơng qua chuyển đổi wavelet multiscale 13 Hình 2.4: lấy mẫu rải rác gần hình ảnh tự nhiên 15 Hình 2.5: tập hợp khơng gian đƣợc tạo , tức tập tất tín hiệu haigiá trị thƣa thớt ,…,tập tất hai tín hiệu rải rác 16 Hình 2.6: So sánh phƣơng pháp ℓ1-minimization weighted ℓ1-minimization 37 Phần 2: Ứng dụng lấy mẫu nén cho anhe SONAR Hình 1.1: Một mơ hình hệ thống Sonar 40 Hình 1.2: So sánh hiệu biến khả nghi CW ngắn, CW dài, tín hiệu FM tuyến tính 45 Hình 1.3: Xem xét nguyên tắc CTFM 48 Hình 1.4:Sơ đồ khối phát Sonar 50 Hình 1.5: Sơ đồ khối thu Sonar 50 Hình1.6: So sánh phƣơng thức truyền nhận 52 Hình 1.7: Sơ đồ tia cho truyền lan nƣớc sâu: nguồn gần bề mặt 58 Hình 1.8: Sơ đồ tia cho truyền lan nƣớc sâu: nguồn sâu 59 Hình 1.9: So sánh mơ hình định hƣớng phần tử dãy có tuyến tính rời rạc 65 Hình1.10: Sự tƣơng đƣơng dãy nhận phức tạp cấu hình tần số phức tạp nguồn 67 Hình 1.11: Vẽ thẳng góc loại mẫu khác biệt loại tổng mẫu 70 GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Hình 1.12: tƣơng quan chéo nhiễu dải octave 74 Hình 2.1: thiết lập hình ảnh 79 Hình 2.2: (a) Các tín hiệu thu đƣợc cho hình ảnh tim truyền xung đơn.Sắp xếp theo chiều dọc dấu vết phù hợp với số thành phần thu tƣơng ứng (b) tín hiệu beamformed thu đƣợc cách kết hợp tín hiệu thu đƣợc với thời gian trễ khác thích hợp Dữ liệu thu đƣợc sử dụng máy quét siêu âm GE 84 Hình 2.3:Lỗi phát xạ méo beamforming 90 Hình 2.4: Sơ đồ lấy mẫu sử dụng méo nhân lũy thừa 91 Hình 2.5 phần thực , cho T=210 kj thỏa mãn: 93 kj = 3, b) kj = 93 Hình 2.6: Sơ đồ lấy mẫu sử dụng mẫu Fourier υm (t) 96 Hình 2.7: Backprojection Imaging: quy trình tuyến tính 100 Hình 2.8:Lấy mẫunén: tối ƣu hóa lặp lặp lại 101 Hình 2.9: mã giả cho thuật toán 102 Hình 2.10: Mơ hàm truyền lan điểm 103 Hình 2.11: Hàm truyền lan điểm đƣợc đo 104 Hình 2.12:Các phép đo khoảng cách hai kênh 105 Hình 2.13: Cơng thức xây dựng hình ảnh Sonar tuyến tính 106 Hình 2.14: Giai đoạn chuyển tiếp đồ thị (Donoho Tanner) 107 Hình 2.15: Xử lý phép đo hiệu 108 Hình 2.16: hình ảnh phản chiếu điểm phản xạ cách sử dụng liệu đƣợc mô (trái) đo lƣờng(phải) 109 Hình 2.17: Sự xây dựng ma trận 110 GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống lựa chọn cách tính tốn tổng thời gian tiếng vang cho máy phát cho máy thu cho điểm ảnh đó.Backprojection Pseudocode: Hình 2.9: mã giả cho thuật tốn Mỗi vị trí điểm ảnh đƣợc nội suy đến mạng lƣới điểm ảnh trƣớc bắt đầu Điều đảm bảo hình ảnh xác cho mạng lƣới điểm ảnh định.Các thuật toán backprojection đƣợc sử dụng số liệu để chứng minh chất lƣợng thuật toán Đầu tiên, điểm phản xạ trung tâm đƣợc mô MATLAB Các thiết kếmã PN đƣợc sử dụng để tạo vị trí điểm ảnh cho cặp loa/micro Các cấu hình phạm vi tạo đƣợc hình thành thành hình ảnh cách sử dụng thuật tốn backprojection Hình 2.10 cho thấy kết hình ảnh thang đo dB Hình ảnh đƣợc gọi Point Spread Function (PSF) mô tả cách thuật tốn hình ảnh đại diện cho điểm phản xạ bối cảnh GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 102 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Hình 2.10: Mô hàm truyền lan điểm 2.6.5 Hàm truyền lan điểm Các PSF hàm dạng sóng truyền số lƣợng góc đƣợc đo Nếu sóng truyền sinh hồn hảo sau chọn lọc tất góc đƣợc quan sát, PSF lý tƣởng Trong thực tế,các dạng sóng truyền có chứa hình dạng định Nhìn thấy lần hình 2.11, mã PN có cấu trúc búp phụ khơng phải lý tƣởng Các PSF phần mở rộng hai chiều cấu trúc búp phụ xung quanh điểm phản xạ tròn Các PSF phần cố hữu hình ảnh kết ánh xạ trừ đƣợccố ý loại bỏ thơng qua số trình loại bỏ GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 103 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Hình 2.11: Hàm truyền lan điểm đo 2.6.6 Thông tin bổ sung Một nhƣợc điểm backprojection lãng phí liệu sử dụng nhiều phép đo dƣ thừa để tạo hình ảnh xác Các phép đo vốn dƣ thừa mức độ chúng mơ tả cảnh nhƣng từ góc độ khác Ngồi ra,số lƣợng liệu sử dụng cho backprojection không phụ thuộc vào tất vào phức tạp hình ảnh Ví dụ,một cảnh với phản xạ điểm cần lƣợng liệu nhƣ cảnh phức tạp với nhiều phản xạ hình dạng khác GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 104 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Hình 2.12:Các phép đo khoảng cách hai kênh Lấy mãu nén làm giảm số lƣợng phép đo dƣ thừa cách bao gồm thơng tin tiên đốn(a priori information) giải pháp Điều đƣợc mô tả chi tiết phần 2.6.7 Sự mô tả vấn đề đại số tuyến tính Hình ảnh âm thanh, giống nhƣ tất chế độ hình ảnh khác, đƣợc mô tả nhƣ hệ thống phƣơng trình tuyến tính Backprojection đƣợc coi nhƣ đánh giá cụ thể cho giải pháp hệ thống lấy mẫu nén phƣơng án tiếp cận Cho ̃ vector cột chứa đựng tập hợp tất điểm ảnh hình ảnh chƣa biết ̃là vector đƣợc tập hợp từ hình ảnh Sau đó, A ma trận cột chứa đựng phép đo mô tả phần tử ảnh hình ảnh đƣợc đo nhƣ Cụ thể, cột thứ n A đo đối tƣợng điểm ảnh thứ n ̃ Những đối tƣợng để giải ̃chẳng hạn nhƣ ̃ = A ̃ GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 105 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Hình 2.13: Cơng thức xây dựng hình ảnh Sonar tuyến tính Với hình ảnh backprojection đƣợc mơ tả phần trƣớc, liệu đo lƣờng bao gồm 64 cặp loa/micro Vector đo lƣờng đƣợc xác định cách xếp chồng tất 64 phép đo đỉnh vào cột đơn lẻ chứa đựng tất thông tin Việc lấy mẫu nén đƣa cách tiếp cận để giải phƣơng trình tuyến tính hệ thống làm cho hệ thống không xác định Một giải pháp đƣợc bảo đảm nhƣ có hai điều kiện đƣợc đáp ứng: khả nén hình ảnh mơ hình đo lƣờng mạch lạc cách đầy đủ 2.6.8 Giai đoạn chuyển tiếp đồ thị Nếu ma trận A đƣợc tìm thấy RIP, có tập hợp thơng số thiết kế đƣợc chọn lựa: số phép đo đƣợc lấy rời rạc giải pháp không xác định Thao tác sản sinh đồ thị đƣợc gọi giai đoạn chuyển tiếp đồ thị biểu diễn thơng số dẫn tới vấn đề đƣợc giải mà sử dụng việc lấy mẫu nén Hình 2.14 biểu diễn giai đoạn chuyển tiếp đồ thị GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 106 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Hình 2.14: Giai đoạn chuyển tiếp đồ thị (Donoho Tanner) Biểu đồ tọa độ với Trong từ ngữ khác, miêu tả hệ thống đƣợc dƣới mức xác định nhƣ nào, với số thấp mà bình qn phƣơng trình ẩn số tỉ lệ hệ số khác giải pháp cho phép đo lƣờng khơng xác định Đồ thị để giải đƣợc, tỉ lệ phép đo lƣờng hệ số khác không cho phải đủ cao cho phép đo lƣờng hệ thống dƣới mức không xác định nhƣ Đƣờng thẳng giới hạn tất điểm phía dƣới giải đƣợc cách sử dụng lấy mẫu nén tất điểm phía dƣới phải đƣợc giải cách sử dụng nghiên cứu toàn diện 2.6.9 Giải pháp nhƣ vấn đề tối ƣu hóa Cuối cùng, giả định S, N M đƣợc lựa chọn, vậy, vấn đề giải đƣợc sử dụng lấy mẫu nén, giải pháp đƣợc tìm sử dụng tối ƣu hóa lồi (nhìn phƣơng trình 2.10) GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 107 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Trong có mặt nhiễu, nhƣ lỗi biết, chấp nhận, giải pháp cho ̃ đƣợc khảo sát giải pháp luân phiên ‖ ⃗‖ ‖ ̃ ̃‖ (2.6) Nguyên lý đằng sau việc tối ƣu hóa lồi nằm ngồi phạm vi dự án Thuật tốn có tên SPGL đƣợc sử dụng để giải vấn đề sử dụng MATLAB 2.6.10 Biểu diễn phép đo hiệu Để đáp ứng yêu cầu thiết kế hệ thống hình ảnh, trình đƣợc tạo để hình thành phép đo hiệu từ tập hợp khoảng cách Hình 2.16 trình hình dạng sơ đồ khối Hình 2.15: Xử lý phép đo hiệu Đầu tiên, 600 điểm khoảng cách đƣợc biển đổi phân bố Gaussian xác định đƣợc ma trận Điều lấy điểm tập hợp khoảng cách cách hiệu rải rác chúng ngẫu nhiên tất điểm liệu Sau đó, tín hiệu đƣợc ngẫu nhiên hóa đƣợc lấy mẫu cách lấy 150 điểm liệu ngẫu nhiên đƣợc chọn trƣớc Những điểm bao gồm phép đo hiệu cuối cùng.Phƣơng pháp đƣợc tìm để sản xuất đủ ngẫu nhiên hóa phép đo lấy mẫu nén hoạt động chắn cho kịch đƣợc kiểm tra Điều quan trọng cần lƣu ý phƣơng pháp xử lý tập hợp khoảng cách làm giảm số lƣợng mẫu áp dụng chuyển đổi khơng hồn tồn mạch việc lấy mẫu nén Nếu phần cứng tồn mà làm điều thời điểm thu thập liệu, đủ GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 108 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Tuy nhiên, phƣơng pháp không làm giảm số lƣợng liệu thu thập ban đầu, chọn phần liệu để sử dụng cho biểu diễn Vì điều này, kết đƣa luận án đƣợc coi kiểm chứng nguyên lý; việc tạo ảnh đƣợc thực cách sử dụng lấy mẫu nén cách sử dụng tỷ lệ thiết lập thông số thiết kế Thực thực tế phụ thuộc vào khả thu thập phép đo hiệu trực tiếp mà khơng thể thực đƣợc 2.7 Xây dựng mơ hình đo lƣờng Khi phép đo hiệu đƣợc xác định, ma trận mơ hình đo lƣờng đƣợc tạo Đầu tiên, phép đo đƣợc tạo từ điểm trung tâm phản xạ đến điểm đáp ứng Hình 2.17 biểu diễn hình ảnh phản chiếu điểm phản xạ cách sử dụng liệu đƣợc mô đo lƣờng Các phép đo hiệu từ hai liệu đƣợc sử dụng để mơ hình hệ thống Hình 2.16: hình ảnh phản chiếu điểm phản xạ cách sử dụng liệu mô (trái) đo lường(phải) GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 109 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật tốn lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Mỗi cột ma trận A đƣợc xây dựng cách chồng phép đo hiệu từ số 20 hình dạng đƣợc sử dụng kiểm tra Để mơ hình phản ứng điểm ảnh riêng biệt, hình ảnh đƣợc di chuyển đơn giản điểm phản xạ điểm ảnh phép đo đƣợc bắt nguồn từ Q trình đƣợc minh họa hình 2.17 Phƣơng pháp phụ thuộc vào phản ứng từ ống đồng giống vị trí Ma trận A đƣợc xây dựng cho liệu đƣợc mô đo lƣờng, chúng đƣợc cung cấp nhƣ mơ hình đo lƣờng cho thuật tốn tối ƣu 2.8 Xây dựng lại hình ảnh Cùng với mơ hình hệ thống đƣợc xây dựng, hình ảnh đƣợc xây dựng cách cung cấp thuật tốn SPGL1 với thơng số: mơ hình A, phép đo ̃, giới hạn lỗi Những giải pháp cho hình ảnh 200x200 nhìn chung chiếm vài ngàn lặp lại cách dùng khoảng 10 phút để tính tốn máy tính xách tay Hình 2.17: Sự xây dựng ma trận Sau kết hợp kỹ thuật Beamforming phƣơng pháp lấy mẫu nén vào ảnh SONAR ta thấy ảnh SONAR, thuật tốn lấy mẫu nén mang lại GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 110 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống chất lƣợng hình ảnh tƣơng tự nhƣng sử dụng 10% phép đo Những kết cho thấy thuật tốn lấy mẫu nén đƣợc sử dụng hình ảnh SONAR để giảm đáng kể số lƣợng phép đo cần đƣợc thu thập nhằm giảm thiểu đƣợc suy hao lƣợng truyền thiết bị Chúng ta tiến hành mơ thuật tốn lấy mẫu nén cho ảnh SONAR 2D GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 111 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Chƣơng 3: Mơ thuật tốn lấy mẫu nén Cho ảnh Sonar đƣợc lấy từ chuỗi hình ảnh hệ thống Sonar nhƣ hình dƣới, với kích thƣớc 50x60 Ta sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu nén để lấy mẫu tín hiệu sau truyền đƣợc khơi phục lại thuật tốn L1-minimization Hình 3.1 Ảnh gốc chưa xử lý Hình 3.2 Ảnh khơi phục với số phép đo = 100 GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 112 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Hình 3.3 Ảnh khơi phục với số phép đo =500 Hình 3.4 Ảnh khôi phục với số phép đo = 1000 Nhận xét kết quả: Nhìn vào kết ta thấy thay đổi số phép đo sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu nén, chất lƣợng hình ảnh khơi phục thay đổi theo Khi nhân với ma trận đo MxN để đƣợc ma trận đo với hệ số K lớn M=100, Số lƣợng mẫu có trọng số lớn ít, nên ảnh khơi phục mờ GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 113 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống M=1000 Số lƣợng mẫu có trọng số lớn gần tƣơng đƣơng với số mẫu lấy theo đinh lý lấy mẫu Nyquist, ảnh gần giống với ảnh gốc nhƣng với lƣơng mẫu sử dụng phƣơng pháp truyền thống Nhƣ kết mô đánh giá thực tế sử dụng phƣơng pháp lấy mẫu nén cho ảnh SONAR so với phƣơng pháp lấy mẫu theo định lý lấy mẫu Shannon GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 114 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Chƣơng 4: Kết luận hƣớng phát triển đề tài Luận văn tập trung nghiên cứu phƣơng pháp kỹ thuật lấy mẫu nén, trƣờng hợp tín hiệu thƣa, ta thực đƣợc việc lấy mẫu tín hiệu với tốc độ thấp tốc độ lấy mẫu Nyquist-một tiêu chuẩn đƣợc coi chuẩn mực xử lý tín hiệu mà đảm bảo đƣợc việc khơi phục lại tín hiệu ban đầu Trong ảnh Sonar, Các thuật toán lấy mẫu nén mang lại chất lƣợng hình ảnh tƣơng tự nhƣng sử dụng 10% phép đo.Những kết cho thấy thuật tốn lấy mẫu nén đƣợc sử dụng hình ảnh SONAR để giảm đáng kể số lƣợng phép đo cần đƣợc thu thập nhằm giảm thiểu đƣợc suy hao lƣợng truyền thiết bị Dựa lý thuyết tìm hiểu, tiến hành mơ thuật tốn lấy mẫu nén cho ảnh Sonar 2D cho kết tƣơng đối phù hợp với lý thuyết Phƣơng pháp chƣa hoàn toàn vƣợt trội so với phƣơng pháp lấy mẫu truyền thống theo định lý lấy mẫu Nyquist, nhƣng mở đƣợc hƣớng việc lấy mẫu tín hiệu Trong trình thực đề tài em thu đƣợc kết sau: + Cơ sở lý thuyết lấy mẫu nén + Lý thuyết hệ thống truyền ảnh SONAR + Lý thuyết lấy mẫu nén trong ảnh SONAR + Mơ thuật tốn lấy mẫu nén cho ảnh SONAR phần mềm Matlab Trong khuôn khổ luận văn, việc thực mô nhiều hạn chế, Hƣớng nghiên cứu nghiên cứu phát triển phƣơng pháp lấy mẫu nén cho ảnh SONAR 3D, nghiên cứu phƣơng pháp lấy mẫu nén số ứng dụng khác nhƣ MRI, CT, X-quang GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 115 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phương pháp thuật toán lấy mẫu nén ứng dụng cho ảnh Sonar Tính tốn mơ hệ thống Tài liệu tham khảo: + An Introduction To Multidimensional Signals and Functions - L.T Bruton +Beamforming using compressive sensing-Geoffrey F Edelmannand Charles F Gaumond, 09 September 2011 +Compressed sensing," IEEE Transactions on Information Theory,vol 52, no 2, pp 1289{1306, 2006} -D Donoho + Compressive Sampling (Int Congress of Mathematics, 3, pp 1433-1452, Madrid, Spain, 2006) - Emmanuel Candes +Compressed Beamforming in Ultrasound Imaging-Noam Wagner, Yonina C Eldar and Zvi Friedman, 10 Apr 2012 + Introduction to sonar - Roy Edgar Hansen Course materiel to INF-GEO4310, University of Oslo, Autumn 2011 +Introduction to Compressed Sensing - Mark A Davenport (Stanford University, Department of Statistics) Marco F Duarte (Duke University, Department of Computer Science) Yonina C Eldar (Technion, Israel Institute of Technology, Department of Electrical EngineeringStanford University, Department of Electrical Engineering (Visiting)) Gitta KutyniokUniversity of Osnabrueck, Institute for Mathematics +Sonar System Technology –Transaixions on sonics and ultrasonic, TRANSAIXIONS, VOL SU-22, NO 5, SEPTEMBER 1975 + SONAR Imaging using Compressive Sensing - Taylor Williams + Các nguồn google.com, wikipedia.org… GVHD:PGS.TS Nguyễn Thúy Anh 116 SVTH:Đoàn Khánh Linh luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep