<div dir="ltr">Olá, pessoal. Escrevo para atualizar que a apresentação do Felipe Pagginelli será no dia 07/03, presencial, na sala C-116 do Instituto de Matemática da UFRJ.<div><br></div><div>Abraços!</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em sex., 3 de mar. de 2023 às 17:22, Hugo Carvalho <<a href="mailto:hugo@dme.ufrj.br">hugo@dme.ufrj.br</a>> escreveu:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Prezados,</div><div><br></div><div>Gostaria de lhes convidar para assistir a um seminário com um tema super interessante e atual, ministrado pelo Felipe Pagginelli. Com muito orgulho e satisfação, apresento meu primeiro aluno de Iniciação Científica (estudando Filtro de Kalman) e de Mestrado (<a href="http://objdig.ufrj.br/11/teses/926242.pdf" target="_blank">dissertação</a> sobre o Lema de Johnson-Lindenstrauss), hoje doutorando na Universidade Técnica de Munique sendo orientado por Felix Krahmer (TUM) e Ayush Bhandari (Imperial College London). Ele voou longe após a conclusão do Mestrado, está passando umas semanas no Brasil, e gostaria de nos trazer as novidades de sua pesquisa por lá. Portanto, segue abaixo informações sobre a apresentação.</div><div><br></div><div>Abraços, e nos vemos lá!</div><div><br></div><div>--</div><div><br></div><b>DATA:</b> 07/03/2023 (terça-feira)<div><br><div><b>LOCAL:</b> Presencial, no Instituto de Matemática da UFRJ (Sala C-116 ou C-119, informação a confirmar na segunda-feira)</div><div><br></div><div><b>HORÁRIO:</b> 14h</div><div><br></div><div><b>PALESTRANTE:</b> Felipe Pagginelli</div><div><br><b>TÍTULO:</b> Next generation digital acquisition using modulo nonlinearities</div><div><br><b>RESUMO: </b>One of the flagships of the Third Industrial — so-called "Digital" — Revolution is a mathematical result called Nyquist-Shannon's Theorem that allows for the perfect recovery of a bandlimited analog time-signal from a digital representation of it via sampling and quantization when samples are taken with at least with a minimum sampling rate (Nyquist's rate).<br><br>Despite not being a requirement of that result, the electrical circuits — called analog-to-digital converters (ADCs) — that are used to implement it in real life are limited in the range of amplitudes — called Dynamic Range (DR) — of the signals that they can acquire. That is a major bottleneck in the area of Signal Processing, since Dynamic Range limitations yield information loss since the very acquisition of the input.<br><br>The state-of-art methods can be summarized by the "acquired now, process process later" procedure, that are either: purely algorithmic-based, by "guessing" or combining various acquisitions of the same signal made by ADCs calibrated in different ranges; or purely hardware-based, by designing ADC with wider ranges. Nevertheless, both of those procedures are based on calibration techniques and lack theoretical recovery guarantees, since the ground-truth is unavoidably unknown.<br><br>In contrast, the Unlimited Sampling Framework (USF) was recently proposed as the first paradigm that connects the hardware and algorithm parts to overcome the information loss. Namely, on the hardware side, the use of an ADC that folds the input signal inside its Dynamic Range (Self-reset ADC) via a (nonlinear) modulo operation is proposed; on the algorithmic side, they deal with the problem of unfolding those modulo samples.<br><br>On their pioneering work, the authors were able to: provide a sufficient guarantee and an algorithm for perfect recovery in the noiseless setting by leveraging on oversampling — i.e., sampling above the Nyquist's sampling rate — and on the bandlimitedness and smoothness of the input signal. Also, that novel approach is single-shot — that is, requires just one acquisition of the input signal and admits inputs of unlimited amplitude.<br><br>In our talk, we intend to discuss how that first algorithm behaves in the noisy setting, the theoretical reasons for that, and also to provide a sensibility analysis for it. Finally, we intend to share further approaches to that problem and to invite for future contributions.<br clear="all"><div><br></div><div><b>ORIENTADORES:</b> Felix Krahmer (TUM), Ayush Bhandari (Imperial College London)<br><b>BOLSA:</b> JADS-IGSSE<br></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div style="font-size:12.8px"><font color="#666666"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Hugo</font> Tremonte de Carvalho</font></div><div style="font-size:12.8px"><font color="#666666"><br></font></div><div><font color="#666666"><span style="font-size:12.8px">• </span></font><span style="font-size:12.8px;color:rgb(102,102,102)">Assistant Professor @</span><br></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px"> - Federal University of Rio de Janeiro (<b><a href="https://ufrj.br/" target="_blank">UFRJ</a></b>)</font></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px"> - Institute of Mathematics (<b><a href="http://www.im.ufrj.br/" target="_blank">IM</a></b>)</font></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px"> - Department of Statistical Methods (<b><a href="http://www2.dme.ufrj.br/" target="_blank">DME</a></b>)</font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">• Member of the <a href="https://musmat.org/" target="_blank">MusMat Research Group</a> </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">• Coordinator of the <a href="http://www.im.ufrj.br/index.php/pt/ensino/pos-graduacao/pos-graduacao-do-im/cursos-lato-sensu/ciencia-de-dados" target="_blank">Specialization in Data Science</a></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px">Personal website: </font><font color="#0000ee" style="font-size:12.8px"><u><a href="http://im.ufrj.br/~hugocarvalho/" target="_blank">im.ufrj.br/~hugocarvalho/<br></a></u></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div style="font-size:12.8px"><font color="#666666"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Hugo</font> Tremonte de Carvalho</font></div><div style="font-size:12.8px"><font color="#666666"><br></font></div><div><font color="#666666"><span style="font-size:12.8px">• </span></font><span style="font-size:12.8px;color:rgb(102,102,102)">Assistant Professor @</span><br></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px"> - Federal University of Rio de Janeiro (<b><a href="https://ufrj.br/" target="_blank">UFRJ</a></b>)</font></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px"> - Institute of Mathematics (<b><a href="http://www.im.ufrj.br/" target="_blank">IM</a></b>)</font></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px"> - Department of Statistical Methods (<b><a href="http://www2.dme.ufrj.br/" target="_blank">DME</a></b>)</font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">• Member of the <a href="https://musmat.org/" target="_blank">MusMat Research Group</a> </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">• Coordinator of the <a href="http://www.im.ufrj.br/index.php/pt/ensino/pos-graduacao/pos-graduacao-do-im/cursos-lato-sensu/ciencia-de-dados" target="_blank">Specialization in Data Science</a></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><font color="#666666" style="font-size:12.8px">Personal website: </font><font color="#0000ee" style="font-size:12.8px"><u><a href="http://im.ufrj.br/~hugocarvalho/" target="_blank">im.ufrj.br/~hugocarvalho/<br></a></u></font></div></div></div></div></div></div>