压缩感知

资 源 简 介

压缩感知

详 情 说 明

压缩感知是一种革命性的信号采样与重构理论，它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制。该理论指出：当信号具有稀疏性或可压缩性时，可以通过远低于奈奎斯特率的采样数据实现精确重建。

陆吾生教授是压缩感知领域的权威专家，他不仅从数学角度深入解析了该理论的可行性条件（如受限等距性RIP），还通过可运行的代码演示了关键技术：

稀疏字典构建 - 根据信号特性选择DCT/小波等基函数 测量矩阵设计 - 采用高斯随机矩阵保证不相干性 优化算法实现 - 使用L1范数最小化求解欠定方程组

这些代码的价值在于将抽象理论转化为可验证的工程实践，例如展示如何从少量投影数据重建MRI图像。通过视频讲解，陆教授特别强调：

信号稀疏表示的质量决定重建上限 测量矩阵需满足RIP条件 贪婪算法与凸优化算法的取舍

这种理论+代码+案例的教学方式，使学习者能同时掌握数学原理和工程实现的双重维度。对于想深入理解压缩感知的开发者，这类资源比纯论文更有实操指导意义。