Evento

Reconstrucción de imágenes y señales a partir de un muestreo aleatorio. Una versión estocástica del teorema de muestreo de Kramer

Porten, Erika Roxana; Medina, Juan MiguelIcon ; Morvidone, Marcela AlejandraIcon ; Hamkalo, Jose Luis
Tipo del evento: Congreso
Nombre del evento: IX Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Fecha del evento: 08/05/2023
Institución Organizadora: Asociación Argentina de Matemática Aplicada Computacional e Industrial;
Título de la revista: Trabajos presentados al IX MACI 2023
Editorial: Asociación Argentina de Matemática Aplicada Computacional e Industrial
ISSN: 23143282
Idioma: Español
Clasificación temática:

Resumen

En este artículo presentaremos un método estocástico para la reconstrucción de señales, no necesariamente de banda limitada, a partir de un muestreo irregular tomado de manera aleatoria por un proceso de Poisson. El método es un análogo al teorema de muestreo de Kramer.
Palabras clave: MUESTREO , TEOREMA DE MUESTREO DE KRAMER , RKHS , MUESTREO ALEATORIO
 
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Formato: PDF
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Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/219966
URL: https://asamaci.org.ar/revista-maci/
Colecciones
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Eventos de INST.ARG.DE MATEMATICAS "ALBERTO CALDERON"
Citación
Reconstrucción de imágenes y señales a partir de un muestreo aleatorio. Una versión estocástica del teorema de muestreo de Kramer; IX Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial; Santa Fe; Argentina; 2023; 477-480
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