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技术，它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制。该技术利用信号本身的可压缩性，在欠采样条件下直接获取离散样本，再通过优化算法重构原始信号。

在超宽带和频谱混叠的复杂场景中，压缩感知展现出了独特优势。传统方法需要极高采样率以避免混叠，而压缩感知通过随机测量矩阵和稀疏重构算法，即使存在频谱混叠也能有效恢复信号。

实现过程通常包含三个关键步骤： 设计满足RIP条件的测量矩阵进行非相干采样 构建基于L1范数的最小化优化问题 采用贪婪算法或凸优化算法求解

该技术特别适合雷达、医学成像等领域，能显著降低硬件采样率要求，同时保证信号重建质量。通过合理选择稀疏基和优化参数，即使在强噪声环境下也能保持稳定性能。