压缩传感 2

资 源 简 介

压缩传感 2

详 情 说 明

压缩传感是一种突破传统奈奎斯特采样理论的信号获取技术，特别适用于稀疏信号的高效采集与重建。在音频处理领域，该技术能大幅降低采样率而不丢失关键信息。

本实现采用FPC(Fixed-Point Continuation)算法进行信号恢复，该算法尤其擅长解决L1范数最小化问题，这正是压缩传感核心数学模型。算法流程主要包含三个关键阶段：

首先对原始音频信号进行压缩测量，通过随机投影将高维信号降维到低维空间。这一步骤突破了传统采样率的限制，仅需少量测量值即可保留信号特征。

接着通过FPC算法迭代求解优化问题，逐步逼近原始稀疏信号。该算法采用固定点迭代策略，具有收敛速度快、数值稳定性好的特点，能有效处理音频信号特有的时频稀疏特性。

最后对重建信号进行后处理，包括去噪和幅度校正，确保恢复的音频信号保持良好听感质量。整个流程在保证重建精度的同时，显著降低了数据采集和传输的开销。