Moses - Compressive Sensing and Inverse Problems in Signal Processing

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Modul / Version
#40234 / #3

Gültigkeit
SS 2017 - WiSe 2023/24

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Compressive Sensing and Inverse Problems in Signal Processing

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Caire, Giuseppe

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Telekommunikationssysteme

Fachgebiet
34331600 FG Theoretische Grundlagen der Kommunikationstechnik

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
HFT 6

Ansprechpartner*in
Jung, Peter

E-Mail-Adresse
Peter.Jung@tu-berlin.de

Webseite

http://www.commit.tu-berlin.de

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Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SS 2017 - WiSe 2023/24.

Lernergebnisse

In this module the students will learn the theory of compressed sensing (CS) and sparse approximation and will become familar with certain inverse problems and CS algorithms in signal processing, mostly in the area of wireless communication and information processing. The module is formed by two courses in sequence. In the first course "Compressed Sensing" the basic theory is presented with focus on the mathematical concepts and tools. The second course "Sparse Signal Processing, Applications and Algorithms" is a seminar where in addition also students will read and work on recent papers in area beyond standard compressed sensing and present concepts in a talk (project presentation). The topics will range from non-standard algorithms to special inverse problems in signal processing (some sample topics are given below).

Lehrinhalte

- Basic theory of compressed including: sparse solutions to underdetermined linear equations, coherence, Welch-bounds, frames and redundancy, union of bases, nullspace property and best k-term approximation, noisy sparse estimation, the restricted isometry property (RIP), random matrices and the RIP property (stable low-dimensional embeddings), l1-minimization and algorithms (BPDN, LASSO) - Advanced topics in compressed sensing (partially in the form seminar work and paper reading) including: Structured measurements, Graph-based constructions and special recovery/decoding algorithms, (approximate) message passing algorithms, embdedding and recovery low-dimensional/low-rank signal structures

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Compressed Sensing	VL	0432 L 664	WiSe	Keine Angabe	2
Sparse Signal Processing, Applications and Algorithms	SEM	34331600 L 009	SoSe	Keine Angabe	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Compressed Sensing (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Attendance time	15.0	2.0h	30.0h
Examination preparation	1.0	30.0h	30.0h
Preparation and postprocessing	15.0	2.0h	30.0h
			90.0h(~3 LP)

Sparse Signal Processing, Applications and Algorithms (SEM):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Attendance time	15.0	2.0h	30.0h
Examination preparation	1.0	30.0h	30.0h
Preparation and postprocessing	15.0	2.0h	30.0h
			90.0h(~3 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

The module consists of (i) conventional frontal teaching in class, developing theoretical and mathematical concepts, (ii) paper reading (homework) and presentation in class and (iii) discussion of applications and exercises in order to develop problem-solving skills and reinforce comprehension of the theory.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Prerequisite for participation to courses are a mathematical background at the level of MS students (mid semester) in Electrical Engineering (multivariate calculus, Fourier transforms, signals and systems, linear algebra and notions of matrix theory, probability theory). The course is open to students enrolled in any MSc in EE CS, Mathematics and Physics

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

Name	Punkte/Gewicht	Kategorie	Dauer/Umfang
(Deliverable assessment) Project presentation	50	mündlich	20min
(Examination) Oral examination/discussion	50	mündlich	20min

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 3: Fak IV (3)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt	45.0pt	40.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

The final grade according to § 47 (2) AllgStuPO will be calculated according to Notenschlüssel 3 of Faculty IV.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
2 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Course teaching and organization (not module examination enrollment at Examination office/Prüfungsamt) is supported by an ISIS course. Registration details are provided at the beginning of the module.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
S. Foucart and H. Rauhut, "A Mathematical Introduction to Compressive Sensing"
Y. Eldar and G. Kutyniok, "Compressed Sensing: Theory and Applications"

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe