Blind deconvolution
তড়িৎ প্রকৌশল এবং ফলিত গণিতে, অন্ধ বিচ্ছিন্নতা হল বিচ্ছিন্নতায় ব্যবহৃত আবেগ প্রতিক্রিয়া ফাংশন সম্পর্কে স্পষ্ট জ্ঞান ছাড়াই বিচ্ছিন্নতা। এটি সাধারণত আউটপুট বিশ্লেষণ করে ইমপালস প্রতিক্রিয়া অনুমান করার জন্য ইনপুটটির যথাযথ অনুমান করে অর্জন করা হয়। ইনপুট এবং ইমপালস প্রতিক্রিয়ার উপর অনুমান না করে ব্লাইন্ড ডিকনভোলিউশন সমাধানযোগ্য নয়। এই সমস্যা সমাধানের জন্য বেশিরভাগ অ্যালগরিদম অনুমানের উপর ভিত্তি করে যে ইনপুট এবং ইমপালস প্রতিক্রিয়া উভয়ই সংশ্লিষ্ট পরিচিত সাবস্পেসে বাস করে। যাইহোক, ব্লাইন্ড ডিকনভোলিউশন এই অনুমানের সাথেও একটি খুব চ্যালেঞ্জিং নন-কনভেক্স অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে রয়ে গেছে। ইমেজ প্রসেসিং-এ, ব্লাইন্ড ডিকনভোলিউশন হল একটি ডিকনভোলিউশন কৌশল যা দুর্বলভাবে নির্ধারিত বা অজানা পয়েন্ট স্প্রেড ফাংশন (পি. এস. এফ)-এর উপস্থিতিতে একটি একক বা "অস্পষ্ট" চিত্রের সেট থেকে লক্ষ্য দৃশ্য পুনরুদ্ধারের অনুমতি দেয়। নিয়মিত রৈখিক এবং অ-রৈখিক বিকিরণ কৌশল একটি পরিচিত পি. এস. এফ ব্যবহার করে। অন্ধ ডিকনভোলিউশনের জন্য, পি. এস. এফ চিত্র বা চিত্র সেট থেকে অনুমান করা হয়, যা ডিকনভোলিউশন সম্পাদন করার অনুমতি দেয়। গবেষকরা কয়েক দশক ধরে অন্ধ ডিকনভোলিউশন পদ্ধতি নিয়ে গবেষণা করছেন এবং বিভিন্ন দিক থেকে সমস্যার সমাধান করেছেন। অন্ধ বিকৃতি সংক্রান্ত বেশিরভাগ কাজ 1970-এর দশকের গোড়ার দিকে শুরু হয়েছিল। জ্যোতির্বৈজ্ঞানিক ইমেজিং এবং মেডিকেল ইমেজিংয়ে ব্লাইন্ড ডিকনভোলিউশন ব্যবহার করা হয়। ব্লাইন্ড ডিকনভোলিউশন পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে করা যেতে পারে, যার মাধ্যমে প্রতিটি পুনরাবৃত্তি পিএসএফ এবং দৃশ্যের অনুমানকে উন্নত করে, বা অ-পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে, যেখানে বাহ্যিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমের একটি প্রয়োগ পিএসএফ বের করে। পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে সর্বাধিক একটি পোস্টেরিওরি অনুমান এবং প্রত্যাশা-সর্বাধিককরণ অ্যালগরিদম। পি. এস. এফ-এর একটি ভাল অনুমান দ্রুত একত্রীকরণের জন্য সহায়ক তবে প্রয়োজনীয় নয়। অ-পুনরাবৃত্তিমূলক কৌশলগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে সেডডারা, সেপস্ট্রাম ট্রান্সফর্ম এবং এপেক্স। সেপস্ট্রাম ট্রান্সফর্ম এবং এ. পি. ই. এক্স পদ্ধতিগুলি ধরে নেয় যে পি. এস. এফ-এর একটি নির্দিষ্ট আকৃতি রয়েছে এবং অবশ্যই আকৃতির প্রস্থ অনুমান করতে হবে। সেদদারার জন্য, দৃশ্যটি সম্পর্কে তথ্য একটি রেফারেন্স চিত্রের আকারে প্রদান করা হয়। অ্যালগরিদমটি লক্ষ্য চিত্রের সাথে অস্পষ্ট চিত্রের স্থানিক ফ্রিকোয়েন্সি তথ্যের তুলনা করে পিএসএফ অনুমান করে। উদাহরণ যে কোনও অস্পষ্ট চিত্র অন্ধ ডিকনভোলিউশন অ্যালগরিদমের ইনপুট হিসাবে দেওয়া যেতে পারে, এটি চিত্রটিকে বিবর্ণ করতে পারে, তবে এই অ্যালগরিদমের কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় শর্তটি অবশ্যই উপরে আলোচিত হিসাবে লঙ্ঘন করা উচিত নয়। প্রথম উদাহরণে (আকারের ছবি), পুনরুদ্ধার করা চিত্রটি খুব সূক্ষ্ম ছিল, ঠিক মূল চিত্রের অনুরূপ কারণ এল> কে + এন। দ্বিতীয় উদাহরণে (একটি মেয়ের ছবি), এল <কে + এন, তাই প্রয়োজনীয় শর্ত লঙ্ঘন করা হয়েছে, তাই পুনরুদ্ধার করা চিত্রটি মূল চিত্র থেকে অনেক আলাদা। সিগন্যাল প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে ভূকম্পীয় তথ্যের বিচ্ছিন্নকরণের ক্ষেত্রে, মূল অজানা সংকেতটি স্পাইক দিয়ে তৈরি, তাই 1978 সালে ডব্লিউ. সি. গ্রে দ্বারা প্রস্তাবিত এল1 আদর্শ/এল2 আদর্শ অনুপাতের মতো স্পার্সিটি সীমাবদ্ধতা বা নিয়মিতকরণের সাথে চিহ্নিত করা সম্ভব। অডিও ডিকনভোলিউশন অডিও ডিকনভোলিউশন হল অডিও মিশ্রণে একটি প্রতিধ্বনি হ্রাস। এটি ককটেল পার্টি প্রভাবের মতো খারাপ অবস্থানে রেকর্ডিংয়ের অডিও প্রক্রিয়াকরণের অংশ। একটি সম্ভাবনা হল আইসিএ ব্যবহার করা। সাধারণভাবে ধরুন আমাদের কাছে একটি চ্যানেলের মাধ্যমে প্রেরিত একটি সংকেত রয়েছে। চ্যানেলটি সাধারণত একটি লিনিয়ার শিফট-ইনভ্যারিয়েন্ট সিস্টেম হিসাবে মডেল করা যেতে পারে, তাই রিসেপ্টরটি চ্যানেলের আবেগ প্রতিক্রিয়ার সাথে মূল সংকেতের একটি কনভোলিউশন গ্রহণ করে। যদি আমরা চ্যানেলের প্রভাবকে বিপরীত করতে চাই, মূল সংকেতটি পেতে, আমাদের অবশ্যই একটি দ্বিতীয় রৈখিক সিস্টেম দ্বারা প্রাপ্ত সংকেতটি প্রক্রিয়া করতে হবে, চ্যানেলের প্রতিক্রিয়াকে উল্টে দিতে হবে। এই ব্যবস্থাকে ইকুয়ালাইজার বলা হয়। যদি আমাদের মূল সংকেত দেওয়া হয়, আমরা একটি তত্ত্বাবধান কৌশল ব্যবহার করতে পারি, যেমন একটি উইনার ফিল্টার খুঁজে বের করা, কিন্তু এটি ছাড়া, আমরা এখনও এটি পুনরুদ্ধারের চেষ্টা করার জন্য এটি সম্পর্কে আমরা কী জানি তা অন্বেষণ করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, আমরা কাঙ্ক্ষিত বর্ণালী শক্তির ঘনত্ব পেতে প্রাপ্ত সংকেতটি ফিল্টার করতে পারি। এটিই ঘটে, উদাহরণস্বরূপ, যখন মূল সংকেতটির কোনও স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক নেই বলে জানা যায় এবং আমরা প্রাপ্ত সংকেতটিকে "সাদা" করি। সাদা করা সাধারণত ফলাফলের কিছু পর্যায় বিকৃতি ঘটায়। বেশিরভাগ অন্ধ ডিকনভোলিউশন কৌশল সংকেতগুলির উচ্চ-ক্রমের পরিসংখ্যান ব্যবহার করে এবং এই ধরনের পর্যায় বিকৃতিগুলির সংশোধনের অনুমতি দেয়। মূল পি. এস. এফ সম্পর্কে আমরা যা জানি তার আনুমানিক একটি পি. এস. এফ সহ একটি সংকেত পাওয়ার জন্য আমরা ইকুয়ালাইজারকে অনুকূল করতে পারি। উচ্চ-ক্রমের পরিসংখ্যান ব্লাইন্ড ডিকনভোলিউশন অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই উচ্চ-ক্রমের পরিসংখ্যান ব্যবহার করে, যার মুহূর্ত দুটির চেয়ে বেশি হয়। এটি অন্তর্নিহিত বা সুস্পষ্ট হতে পারে। আরও দেখুন চ্যানেল মডেল ইনভার্স প্রবলেম রেগুলারাইজেশন (গণিত) ব্লাইন্ড ইকুয়ালাইজেশন ম্যাক্সিমাম এ পোস্টেরিওরি এস্টিমেশন ম্যাক্সিমাম লিকুয়ালিটি এক্সটার্নাল লিঙ্কস ইমেজজে প্লাগইন ফর ডিকনভোলিউশন রেফারেন্স সিগন্যাল প্রসেসিং