更好的数学推动了图像处理算法


雅各布·阿隆(Jacob Aron)以速度命名的MATHEMATICAL工具的速度提高了数千倍快速傅里叶变换(FFT)的新版本应该使压缩音频和视频在移动设备上消耗更少将信号分成单独的纯频率的傅里叶变换是在200多年前设计出来的,但是在60年前的捷径FFT发展之后才变得实用除其他外,FFT用于有效存储音频和视频的压缩算法现在,麻省理工学院的计算机科学家Dina Katabi及其同事开发了一种新的FFT,速度要快得多 Wi-Fi等技术中使用的信号旨在充分利用所有可用频率,因此它们往往由各种纯频率组成,这些频率都有相同的贡献相比之下,图像和音乐往往由少量频率主导该团队在降低这些“稀疏”信号方面提高了性能他们创建了一种更有效的方法来过滤稀疏信号,方法是将频率范围分成几组并确定哪些组包含重要频率然后他们在每组中确定了这个频率这可以通过重复细分集合直到只剩下重要信号来完成,但研究人员选择了通常用于无线通信的技术它利用了这样一个事实,即最重要的频率调制信号的频率高于该组中的任何其他频率在不同时间快速采样该集合揭示了这一主导频率该团队表示,该方法处理稀疏信号的速度比旧FFT快10,000倍这可以延长移动设备的电池寿命 “如果算法执行的操作更少,那么它会消耗更少的功率,
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