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处理技术，它颠覆了传统的奈奎斯特采样定理。这项技术的核心在于利用信号的稀疏性特征，通过远低于传统采样率的测量值就能精确重构原始信号。其创新性体现在两个关键点：一是信号在某个变换域具有稀疏表示，二是采用非自适应线性投影来保留信号结构信息。

压缩感知理论主要由三个部分组成：稀疏表示、测量矩阵设计和重构算法。稀疏性假设信号在某个基（如傅里叶基、小波基等）下只有少量非零系数；测量过程相当于对信号进行降维投影；而重构则是通过求解优化问题从少量测量值中恢复原始信号。这种方法在医学成像、无线通信等领域已经展现出巨大潜力，能够显著降低数据采集成本同时保持信号质量。