@mastersthesis{elediasc12103,
          author = {G. Pasquini},
           title = {Imaging a Microonde Basato sul Bayesian Compressive Sampling},
          school = {University of Trento},
            year = {2012},
        abstract = {Le tecniche del "Compressive Sampling" (CS), recentemente sviluppate nell'ambito dell'elaborazione digitale dei segnali, si occupano di permettere la ricostruzione affidabile di segnali (ad esempio, immagini) ad alta risoluzione con un numero di misure del fenomeno di interesse molto inferiore rispetto ai requisiti dati dal teorema del campionamento di Nyquist. Tali tecniche combinano due idee fondamentali: (a) la disponibilit{\`a} di una rappresentazione "compatta" (compressive) del fenomeno di interesse e (b) un campionamento incoerente (ad esempio pseudorandom) del segnale al fine di estrarre la massima quantit{\`a} di informazioni utilizzando un numero minimo di misure. Le tecniche di CS sono gi{\`a} state applicate con successo a numerosi problemi pratici in ambito radar, compressione delle immagini e della voce, e compressione video. 
Obiettivo del progetto {\`e} estendere l'utilizzo di tali tecniche ai problemi di imaging a microonde. In particolare, l'attivit{\`a} si occuper{\`a} di valutare un codice per l'inversione a microonde basata sul Bayesian Compressive Sampling per la ricostruzione di oggetti dielettrici di dimensioni molto contenute, ed il confronto con tecniche allo stato dell'arte in termini di prestazioni, affidabilit{\`a} e onere computazionale.
},
        keywords = {TDB},
             url = {http://www.eledia.org/students-reports/103/}
}