Reduction of data acquisition time in Raman spectroscopy imaging using structure based compressive sampling algorithm

C. Jenila; A. Sivanantha Raja

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Reduction of data acquisition time in Raman spectroscopy imaging using structure based compressive sampling algorithm

机译：使用基于结构的压缩采样算法减少拉曼光谱成像中的数据采集时间

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The Bayesian approach that utilizes the sparsity constraint and a priori statistical information to obtain near optimal estimates is presented. In addition, the wealthy structure of the sensing matrix including modularity, orthogonality and order recursive calculations is used to develop a fast sparse recovery algorithm. The performance of this algorithm is quite close to Convex Relaxation and Fast Bayesian Matching Pursuit algorithms at low sparsity rate while it outperforms Orthogonal Matching Pursuit algorithm by approximately 3 dB for the studied range of sparsity. The results show that the Structure based Compressive Sampling is a promising tool for obtaining Raman image reconstructions of quality in a reduced time of acquisition.

机译：提出了利用稀疏约束和先验统计信息以获得接近最佳估计的贝叶斯方法。此外，感测矩阵的丰富结构（包括模块化，正交性和阶数递归计算）被用于开发快速稀疏恢复算法。在稀疏率较低的情况下，该算法的性能与“凸弛豫”和“快速贝叶斯匹配追踪”算法非常接近，而在稀疏度研究范围内，该算法的性能比“正交匹配追踪”算法高约3 dB。结果表明，基于结构的压缩采样是一种有希望的工具，可以在减少的采集时间内获得高质量的拉曼图像重建。

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来源
《Optical and quantum electronics》 |2015年第12期|3855-3862|共8页
作者
C. Jenila; A. Sivanantha Raja;
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作者单位

Alagappa Chettiar College of Engineering and Technology, Karaikudi, India;

Alagappa Chettiar College of Engineering and Technology, Karaikudi, India;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Compressive sampling; Data acquisition time; Sparsity; Semi-orthogonality;

机译：压缩采样;数据采集时间;稀疏性半正交;

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